Mar, 2024

提高游戏体验的格斗游戏自适应背景音乐

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TL;DR本文介绍了通过添加自适应特性来增强 DareFightingICE 背景音乐（BGM）的工作。自适应 BGM 由三个不同类别的乐器组成，播放来自 2022 DareFightingICE 比赛胜者声音设计的 BGM。通过改变每个类别乐器的音量来使 BGM 适应性变化。我们使用深度强化学习 AI 代理（盲 DL AI）进行实验评估自适应 BGM，而该代理仅使用声音作为输入。结果表明，与没有自适应 BGM 时相比，盲 DL AI 在播放自适应 BGM 时的性能有所改善。
background musicadaptive featuresdarefightingiceinstrumentsdeep reinforcement learning
发现论文，激发创造
  • 适应性格斗游戏背景音乐：一种多乐器音量调制方法

    本文提出使用自适应背景音乐（BGM）增强 DareFightingICE 的方法。自适应 BGM 由五个不同的乐器演奏一首古典音乐作品 “G 弦上的爱情” 组成。通过改变各个乐器的音量，实现自适应。运用深度强化学习 AI 进行评估，结果表明使用自适应 BGM 时，Blind DL AI 的表现比不使用自适应 BGM 时有所提升。

    Mar, 2023

  • DareFightingICE 中的深度强化学习盲 AI

    本研究提出了一种使用声音作为输入的深度强化学习代理（AI），称为盲 AI，在 IEEE CoG 2022 的 DareFightingICE 平台上进行比赛，并提出了不同的处理音频数据的方法和使用 PPO 算法的建议，还定义了评估参赛声音设计的两个指标。实验结果显示了我们的盲 AI 和两个指标的有效性。

    May, 2022

  • DareFightingICE 比赛：一个格斗游戏声音设计和 AI 竞赛

    该论文介绍了一项新的比赛 ——DareFightingICE 比赛，在该比赛中，参与者将分别与他们的对手对战来展示他们最棒的声音设计和 AI 算法，并且此比赛挑战是视障人士视频游戏社区中被忽视的新兴领域。

    Mar, 2022

  • 强化 DareFightingICE 比赛：声音设计与 AI 比赛

    本文介绍了一个新的并改进的 DareFightingICE 平台，这是一个以视障玩家为重点的对战游戏平台，采用 Unity 游戏引擎。同时，该文还介绍了 DareFightingICE 竞赛的创新分离，分为 DareFightingICE 声音设计竞赛和 DareFightingICE AI 竞赛，后续将使用一个新平台，提供了更好的音频系统和发送音频数据给 AI 代理的方式。通过这些改进和利用 Unity，新的 DareFightingICE 平台在为视障玩家添加新功能和未来音频研究方面更加易用。该文还改进了声音设计竞赛的评估方法，以确保未来 CoG 运行时对视障玩家提供更好的声音设计。据我所知，这两个竞赛是首次举办，它们之间相互提高参赛作品质量的联系使得这些竞赛成为代表更广泛游戏社区中经常被忽视的群体、即视障玩家的重要组成部分。

    Mar, 2024

  • Diff-BGM: 视频背景音乐生成的扩散模型

    本文通过提出高质量的音乐视频数据集 BGM909 并进行详细注释和镜头检测，使用检索精确度度量标准来评估音乐质量，提出了 Diff-BGM 框架，以自动为给定的视频生成背景音乐，并引入片段感知交叉注意力层进行视频和音乐的顺序对齐，实验证明了我们提出方法的有效性。

    May, 2024

  • 桌面角色扮演游戏的计算机产生音乐

    本文介绍 Bardo Composer，一种生成背景音乐的系统，它使用语音识别将玩家的话转换成情感分类的文本，并使用我们在本文中介绍的随机双目标束搜索的变种，结合神经模型生成传达所需情感的音乐作品，并通过用户研究验证其有效性。

    Aug, 2020

  • 运动适应性游戏 AI 促进健康

    本文提出了一种非玩家角色（AI）设计，用于促进全身运动游戏中身体各部分平衡性的使用。在使用 FightingICE 平台进行 AI 开发的战斗中，通过使用名为 UKI 的中间件，允许玩家使用身体动作而非键盘和鼠标来控制游戏。在游戏过程中，通过预测每个候选行动如何引起玩家移动以及玩家的生命状态如何受到影响，建议的 Monte-Carlo 树搜索算法确定下一步行动。结果表明，在 4 名受试者中成功提高了身体各段的平衡性。

    Apr, 2017

  • MusicLDM: 使用节奏同步混合策略增强文本生成音乐中的新颖性

    通过构建一种文本到音乐模型，并利用分布式扩散模型和音频广义线性模型来进行训练以生成新音乐，解决了音乐生成过程中的数据不足、版权和抄袭等问题。同时通过节拍跟踪和两种不同的数据增强策略，即拍子同步音频混合和拍子同步潜在混合，实现对训练数据的重组，从而生成多样化且保持风格一致的音乐。最终，通过基于对比语音 - 音频预训练模型的评估指标，进一步证明了所提出的音乐生成模型和拍子同步混合策略能够提高生成音乐的质量、创新性和与输入文本的对应关系。

    Aug, 2023

  • 可控音乐变换器生成视频背景音乐

    本文提出了一种基于 Controllable Music Transformer 的视频背景音乐生成方法，该方法考虑到了视频与背景音乐之间的韵律一致性，可以同时实现对音乐类型、乐器等因素的全局与局部控制，生成的音乐具有较好的兼容性和卓越的质量。

    Nov, 2021

  • 人机交互中利用情绪诱发的背景音乐

    音乐对心情有影响，而心情对情绪和认知加工以及决策产生影响。研究发现，了解人们在行动时所听的音乐对于预测其行为是一个重要特征，但迄今为止还没有明确证据表明机器人能够通过考虑人们所听的音乐来改善其与人互动的决策能力。本研究通过实验结果填补了这一空白，要求人类参与者在听背景音乐的同时完成一个任务，该任务涉及驾驶模拟车通过一个交叉口。我们的研究结果明确表明，这种音乐背景信息可以有效地结合到机器人的世界表征中，以更好地预测人们的行为，同时还分析了音乐知识对参与者行为和所学策略的影响。

    Aug, 2023