[3D5-OS-22b] 創作者と人工知能が創る創作の未来 (2)

[3D5-OS-22b-03] ブレイクダンスにおける深層学習を用いたダンサーの情動状態の可視化と文化支援

〇平澤 直之¹、小林 洵也²、清水 大地³ (1. 株式会社デザイニウム、2. 千葉大学国際教養学部、3. 東京大学大学院教育学研究科)

キーワード：ブレイクダンス、機械学習、深層学習、情動状態、可視化

本研究では,近年広く普及しつつあるダンスジャンルの 1 つであるブレイクダンスを対象に,自然な環境下での情動状態を自動的に判別・可視化するシステムの開発を行った.その際,ダンサーの身体に慣性センサーを取り付けることでポジティブ・ネガティブという各情動状態（感情価）における加速度データを測定した.そして,その加速度データに対してCNN（畳み込みニューラルネットワーク）を用いた深層学習を行い,情動状態の識別を行うモデルを構築してシステムに組み込んだ.本研究では,当該システムの概要に関して紹介するとともに,上記のシステムを応用し,ダンスバトルにおける複数名のダンサーの情動状態が互いに影響し合う様子をリアルタイムに可視化するアプリケーションの開発も行なっている.また,ブレイクダンスをはじめとするヒップホップカルチャーにおいては創作物のオリジナリティーが非常に重要性を有している.創造性と情動との関係性は先行研究でも議論がなされており,ダンサーの独創的で新しい動作の創作過程と,情動状態との結びつき・関係性といった文化を支援する観点からも本研究にて考察を行う予定である.