任意ツールでのデザイン支援のためのGANを用いたサンプル模倣フレームワーク

使用 GAN 的示例模仿框架通过任意工具提供设计支持

基本信息

批准号：
22KJ0353
负责人：
矢倉大夢
金额：
$ 0.83万
依托单位：
University of Tsukuba
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2023
资助国家：
日本
起止时间：
2023-03-08 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では機械学習モデルを、一般のユーザがより直観的にかつ創造的に使えるようになることを目指し、新たなシステムの開発やフレームワークの提示を行ってきた。特に本年度は、前年度までに得られた結果を元にして、ユーザが様々なコンテンツ生成技術や探索技術を活用できるよう、その応用範囲を拡大していくことに取り組んだ。具体的には、前年度に主な対象としていた画像ドメインからターゲットを広げ、音楽や言語などの幅広いメディアを対象に研究を行った。例えば、音楽については、ユーザの作業状況に適したBGMの提示を可能とする楽曲推薦システムを提案し、User Modeling and User-Adapted Interactionsに論文が採録された。これは、作業に集中するためには「とても好き」な音楽ではなく「好きでも嫌いでもない」音楽を聞くのが良いと知られている一方で、人間にとって「とても好き」な音楽を挙げるのは容易でも「好きでも嫌いでもない」音楽を挙げるのは難しいのに対し、機械学習モデルにとっては「とても好き」な音楽より「好きでも嫌いでもない」音楽の方が挙げやすいという点に基づいている。他にも、最新の機械翻訳モデル等を組み合わせることによって、言語学習中のユーザを対象に覚えたい単語の例文を日常生活の文脈に沿う形で生成し、Mixed Reality等も活用しながら提示することで学習効果を高めるシステムを提案した。これも、コンテンツ生成技術を新たな形で応用するシナリオを提示するものであり、関連する論文がACM CHI 2022に採択された。

在这项研究中，我们开发了新的系统并介绍了框架，目的是使机器学习模型更加直观和创造力。特别是在今年，根据上一年获得的结果，我们致力于扩大应用程序范围，以便用户可以利用各种内容生成和探索技术。具体来说，我们将目标从上一年的主要目标扩展了，并对音乐和语言等广泛的媒体进行了研究。例如，对于音乐，它提出了一个歌曲推荐系统，该系统允许将BGM呈现给用户的工作状态，并在用户建模和用户适应的交互中记录了纸张。众所周知，这是“我非常喜欢”的工作，但是最好听音乐“我不喜欢或不喜欢”音乐，但我喜欢我非常喜欢人类的音乐很难让音乐“我喜欢或不喜欢”音乐，但是对于机器学习模型，我不喜欢或不喜欢的音乐比我非常喜欢的音乐更容易。此外，通过将最新的机器翻译模型结合在一起，您想了解的有关正在学习语言的用户的示例是根据日常生活的背景而生成的，并在利用混合现实的同时提出了一个增强的系统。学习效果。这也是一种以新形式应用内容生成技术的方案，相关论文是ACM Chi 2022采用的。

项目成果

期刊论文数量（0）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

An automated system recommending background music to listen to while working

DOI：
10.1007/s11257-022-09325-y
发表时间：
2022-05
期刊：
User Modeling and User-Adapted Interaction
影响因子：
3.6
作者：
Hiromu Yakura;Tomoyasu Nakano;Masataka Goto
通讯作者：
Hiromu Yakura;Tomoyasu Nakano;Masataka Goto

BeParrot: Efficient Interface for Transcribing Unclear Speech via Respeaking

BeParrot：通过复述转录不清楚语音的高效界面

DOI：
10.1145/3490099.3511164
发表时间：
2022
期刊：
Proceedings of the 27th ACM International Conference on Intelligent User Interface
影响因子：
0
作者：
Riku Arakawa;Hiromu Yakura (equal contribution);and Masataka Goto
通讯作者：
and Masataka Goto

Self-Supervised Contrastive Learning for Singing Voices

歌声的自我监督对比学习