■ 論文種類（以下のうちから一つ選択）
  ・原著論文 フルペーパー    

■ 論文分野（1)〜3)のうちから一つ選択）
  2) 科学系分野

■ カテゴリ（1個以上選択）
  a-8) 音楽処理技術

■ 該当特集（以下のうちから一つ選択）
  ・特集名「映像表現・芸術科学フォーラム2018発表論文特集」

■ 論文題名(和文、英文)
  リズムアクションゲームにおけるキー音の自動推定
  Automatic Estimation of Key-sound in Rhythm Action Games

■ 著者名(和文、英文)
  福永大輝（非会員）
  越智景子（非会員）
  大淵康成（正会員）
  …
  Daiki Fukunaga
  Keiko Ochi
  Yasunari Obuchi
  …

■ 著者所属(和文、英文)
  東京工科大学大学院バイオ・情報メディア研究科メディアサイエンス専攻
  東京工科大学メディア学部
  …
  Graduate School of Bionics, Computer and Media Science, Tokyo University of Technology
  School of Media Science, Tokyo University of Technology
  …

■ 著者e-mail
  g311801818@edu.teu.ac.jp
  ochikk@stf.teu.ac.jp
  obuchiysnr@stf.teu.ac.jp

■ 連絡担当者の氏名、住所、所属、電話、Fax、e-mail
  福永大輝
  東京都八王子市片倉町1404-1
  東京工科大学大学院バイオ・情報メディア研究科メディアサイエンス専攻
  042-637-2111
  g311801818@edu.teu.ac.jp

■ 論文概要(和文400字程度、英文100ワード程度)
  「リズムアクションゲーム」というジャンルに分類されるゲームにおいては、プレイヤーの操作に応じてサウンドを発音することで楽曲を演奏する体験に重点を置いたものが多く存在する。本稿では、このリズムアクションゲームにおいて、ゲームデータの自動生成を目的に「キー音」の自動推定を行った。「キー音」とはプレイヤーの操作に応じて発音されるサウンドのうち、もともと楽曲中に含まれる音を切り出したものである。ある発音時点に存在するサウンドがキー音となるか否かについて、音響的特徴とサウンドが再生される時系列情報を使用して機械学習による推定を行った。その結果、同じ楽曲のみから学習を行う場合では90%程度、他の楽曲とデータを混合して学習を行う場合であっても60%以上の精度を得られることがわかった。キー音の音響的特徴、またサウンドの再生時系列についての分析結果は、今後リズムアクションゲームのゲームデータの自動生成を目指すにあたり、大きな基盤になると考えられる。

■ キーワード(和文5個程度、英文5個程度)
  音楽，音響情報，機械学習，リズムアクションゲーム，キー音
  Music，Acoustic information，Machine Leaning，Rhythm Action Games，Key-sound