この研究では、人間-ロボット協調ピアノ演奏のための理論的枠組みを提案している。
まず、人間の奏でるメロディーに基づいて適切なコード進行を予測するための音楽即興モデルを提案している。これは、再帰型ニューラルネットワーク(RNN)を用いて実現されている。
次に、人間の演奏に合わせてロボットが調和的な音響を生成できるよう、適応型コントローラを提案している。これにより、人間とロボットの双方向の情報フローを考慮した協調が可能となる。
エントロピーベースのシステムを用いて、コミュニケーションモダリティの違いが人間-ロボット協調に与える影響を分析することで、協調の質を評価している。
実験の結果、提案するRNNベースの即興モデルは93%の精度を達成できることが示された。また、MPC適応コントローラにより、ロボットは人間のチームメイトのリアルタイムのアコンパニメントを生成できることが確認された。
提案するフレームワークは、人間とロボットがピアノ演奏タスクで協調的に作業できることを実証している。
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by Huijiang Wan... às arxiv.org 09-19-2024
https://arxiv.org/pdf/2409.11952.pdfPerguntas Mais Profundas