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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。

This research is based on the mechanical learning method of the machine learning machine and the general design of the machine learning method.になることを Eye finger, new たなシステムの开発やフレームワークのcue を行ってきた. Special results for the current year and the previous year are the results of the year and the results of the previous year. Into technology and exploration technology できるよう、その応 use fan 囲を拡大していくことに取り组んだ. The specific picture of the previous year's main character, the image of the previous year's master, is the same as that of the previous year.トを広げ、音楽や语などの片広いメディアを対肖に研究を行った. Example えば、音楽については、ユーザのjob status にAdaptable したBGM の prompt をpossible とする楽歌 Recommendation システムをProposal し、User Modeling and User-Adapted InteractionsにpaperがCollectionされた.これは、Concentration of homeworkするためには「とても好き」な音楽ではなく「好きでも dislike いでもない」音楽It's easy to hear the good news and know the good things about the world, and the world is good.も　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　ifiesても好き」な音楽より「好きでも聄でもない」音楽の方が挙げやすいという点に记づいている. He にも, the latest mechanical translation of モデル and other を group み合わせることによって, language learning in のユMixed Reality etc. しながら hints and learning effects を高めるシステムをproposal した. ACM CHI 2022に彩択された.

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