おうまさんろぐ の履歴(No.4)

• 履歴一覧
• 差分 を表示
• 現在との差分 を表示
• ソース を表示
• おうまさんろぐ へ行く。
  • 1 (2014-05-01 (木) 05:45:13)
  • 2 (2014-05-01 (木) 06:07:53)
  • 3 (2014-05-02 (金) 06:00:16)
  • 4 (2014-06-12 (木) 08:13:14)
  • 5 (2014-06-24 (火) 09:36:56)

---

tomokoyonezawaLab_FrontPage

スケルトン感想（こんなのでいいんでしょうか　わからない）†

• ごーちさん
  • 3.2とか、3.3とか、3.7とかの章の名前は固有名詞（？）のみになってて、
    何をかくつもりなのか分かりづらいというか違和感というか…がある気がします
    自律神経とはなんたるやを説明するのならいいんだけど、そうじゃないなら自律神経の何を書くのか、 ということを短く付け足すといいかもです。
    脈拍センサも、脈拍センサをどう作ったか書くのならそれでも良いかもしれないけど
    そうじゃないなら脈拍センサって書くんじゃなくて、何にセンサを使うかっていう「何」のほうを
    章の名前にして、内容で脈拍センサつかうよって話をしたほうがいいかもと思いました
    

• むーつんさん
  • ひとりで卒論書く
  • 実験：目的、方法、結果に分けるといいのでは
  • 3章はシステム「概要」だけど、その3章でシステムのこと詰め込むと概要ではなくなる気がするので
    もうちょい章をつくるとよろし〜かと

ぱたんにんしきメモ†

個人的めも†

• 環境音をアタックの面でみて、すぐおさまるとか、ASDRそういうのをみる
• ノイズに近けりゃ木の音とか
• SVM<かくれマルコフ
• 足音のモデルをつくる（特徴量をとる
  

6/10（隠れマルコフモデル(HMM)について†

• ちゅん先輩：音声システム　入力がわからない、音声が理解できない
• HTK、SPTKとか。。pythonの音声信号処理

• 外から観測できる物に対して使う。
  ex）曇りから晴れ、曇り、雨になる確率てわからんよね
• 変わってく確率は見えない（隠れてる）。

• 宿題＊マルコフモデルと隠れマルコフモデルの違いについてしらべる！ 　　　できたらHMMをうごかしてみよう（scikitにあるかな

• 学習→HMM　認識→ビタビアルゴリズム（動的計画法の一種）
  

5/20†

• スペクトログラムの形状をとる。
  • 時間長
  • 周波数の上、下
  • 形状が三角または台形的か、L字的かどうか、I字的かどうか、四角的かどうか
    ☆データベースつくるのが一番大事
    

5/7（よっしー先輩†

• 波形の変化量をどんどん足し合わせて別の波形をつくる
  1.あああ
  2.うん
  3.うーん
  4.ん？
  

• 1と4が積極、他が消極

• 何秒以上立ったらひも付けられないとかいうのを決める
• ひも付けたときの開始時刻をいれる。
• なんでもなければ　０、０、０
• しゃべってる側の語尾の学習（わかんなかったよね〜↑みたいな
• 友達に言ってんのか先生に言ってんのか。なにをみてうなづいているのか？
• ↑っていう情報だけでもいいかもね。
• 行動を複数組み合わせる事によって推定する。
• 特徴量に工夫をもたせると○
  

さいしょ†

• ちゅん先輩
  • 生データの変化量も特徴としてつかうよ（時間あたりの変化量必須
  • ちょっと歩いてるとか、変化量をみるのはたいせつね
• ふじわらくん
  • 流し読みってあるよね。文章をどれだけちゃんと読んでるか分析するとアプローチの手段が増えそう
  • ↑目線によるかな？熟読、流し読み、中断、そもそも読まない
  • faceAPIとか？FFTとかつかう？
  • エージェントとしゃべってる様子をみて、聞いてなかったら「きいてる？」ってきくとか
• よっしー先輩
  • その話を理解しているか。理解度をみたい。
  • 顔認識とか。
  • 積極的なものとそうでないもの、わかったかわからないか、ノイズがはいった場合、わからん場合
  • 首ひねるとかの生データ3つ、動きの絶対値
  • 動いてる間は変化値があがり、止まったらきえる
  • 音についてはピッチ（音がある間全部とる。もしくは語尾に特徴がでるならそこだけ）、声の大きさ
  • どこにフォルマント（音韻）がくるかもひとつのパラメータになるかな？
  • 音色は声に関しては違うかなって感じ
• もーりーさん
  • お辞儀のかわりみつかってないからお辞儀で
  • 会釈、普通礼、最敬礼、なにもしてない
  • とりあえず深さで。あと頭さげて戻すまでの時間
  • 深さは個人差もあるけど、さげて戻すまでの間を考えれば丁寧かどうかわかりそう。
  • kinectでとるけど、変なデータが多かったのはなんでかわからん。広いところでもダメなら他の方法考える。
  • 尊敬度をどれほどもってくれてるのか
• わたし
  • 音の有無→人の声なのか？環境音なのか？
  • 生活継続性
  • 音の高さや長さでわける
  • 周期的な音：足音とか、なんか
  • スペクトログラムの値
  • 足音の低音か、物置いたか倒れたかの音とか
  • できそうなところからやる
  • キーボードタイピングは高い音（高周波数帯域の作業音
  • 足音、しゃべってる音、作業音、無音
  • それ以外と無音は無視して、足音＋しゃべり、足音＋作業、しゃべり＋作業
  • マイクでとるの？
    

• PSVM:processing用SVM　lib→PSVM→なんかえらぶ　学習と認識をする
• 学習：multiclasssvm(newtable→loadTable、thisを消して後ろに, "header"をいれる)
  結果認識:loadtrainingdata

• .csvが学習データの拡張子。エクセルでね
• xの特徴量、yの略、一番最後のとこにクラス番号（ソートする）
• trainingdata[特徴量数]
• row.getInt(かず);←その前のp[]も必要に応じて増やす
• problem.setNumFeatures(かず);
• sを押すと.txtができている：classが○つあるか確認、total_svm確認
• multi云々でできたファイル内のデータをload云々のファイルにうつす
• load云々内のmodel.loadModel()の数字は特徴量の数
• float[]pのやつも特徴量の数だけはいれつ
• 時系列データを使って学習するときはちょっと前のデータから学習する

• 何をするべきか全体的に把握

授業メモ†

5/29†

• セル・オートマトン：格子状のセル
• カオシンセ：グラニュラ合成にオートマトンを使用
  
  
• TV電話の画面が見えにくい事がコミュニケーションに影響するかどうか→影響する
• 感情コンピュータの対称性：個人的な好みを認識しているかが重要
• Huxleyさん
• 感情のコントロール＝独裁者のイメージ：特定の感情につながると考えられたタスクに従事するサブリミナル影響及び明白な要件の両方を達成する事
• わたしらは音楽とかで感情をコントロールしている
• 正確に感情を認識するには、知識が必要。女の方が感情の認識能力が高いらしい。
• 人の生体的なところに影響を与えすぎるとよくないぽい
  
  
• コンピュータは感情の制御を必要としている。ユーザに対して危害を加える可能性があるから
  ex:2001年宇宙の旅
• まあそんなことあんまないやろーけど。
• M5コンピュータ（スタートレックだ〜）
• 敵を駆逐するはずが味方を駆逐してしまった
• 創造性や柔軟性を与えた場合は意思決定は向上する。が、責任感も与えないと独裁的になってユーザに危害を加える可能性もある
  
  
• 寝てて夢みてるとき、ベッドから落ちたと思ったら落ちてなかった
• そのとき認識フィードバックが起こる：おちつかせる
• 身体的フィードバック：過去を思い出してその時の気持ちになったりとか。。
• フィードバックてのは感情の変化をコントロールすんだよ
• 機嫌は感情に影響を与える
• シグモイド関数で感情をコントロールできる
  • Q：機嫌と感情の違いってなんや
  • A：よくわからん。
    
    
• むー＆やみ：エア焼肉。フィルムヒータは暖かさ。Leap使う。←センサでよくね
• くに＆ろき＆もり：面接シミュレーション的な。特技披露でドラム
• くぼ＆うえ＆あり：ユーザの帰宅を歓迎するロボット
  
  
• ろ：△クラス　◎パラメータ
  • 問題点を明確に、データ集め、加速度や向きの計算（6月中にやりたい）
• や：アルゴリズムは考案してるので合宿のときにやりたい。システムを作り直したい。
  
  
• 最後の目標ってなんぞ
  

5/22†

• cordis-anima:物理モデリングシステム
  何らかの機能をもったプログラムの部品を結びつけ相互作用させる
• 時間が音の中で最も重要なパラメータ
• granular synthesis：小さな音の粒を時間的・空間的にランダム配置し、音を生成する
  
  
• マナーが良いとほぼ相手に好印象を与える。
• マナーは行動を導く事がある。コンピュータにもね☆
• エージェントが元気出して！って言ってくれたりするのは、必ずしも人を励ますのに有効とはいえない（ですよね〜〜〜）
• エージェントの気が散る顔とか。。。
• 感情のコンピュータは個人的かつ親密
• その人のことを学習し、適切に感情表現する＝個人情報を所持してるてこと
• よって、こういうのを持ってるコンピュータにはプライバシ保護をかけるべき
• こういうコンピュータって自由に使っていいものなのかどうか。。。
  
  
• コンピュータはどれだけ正確に人間の感情とか理解・識別できるん
• 現状その精度は不明。でも近いうちにコンピュータが人より正確になるかも？
• 感情認識は身体情報で識別してるので、偽ることができる
• ポーカーボディはないかもね
• コンピュータは感情が無く客観的と思われがち。でも作るのも使うのも人間なので、完全にそうでもない
• 豊かに表現するようにコンピュータが働きかけるのも必要
  
  

• アイディアを形にする（プロトタイプ）
  • ◎最も楽な手段で、仕様を最低限で決める
  • ×見た目の精錬、付属機能搭載、なんかを学ぶついで
    

5/1†

• ◆輪講
  • カープラス・ストロング合成：弦楽器のような音になる
  • セルオートマトン：格子状のセルと単純な規則による離散的計算モデル
  • ルックアップテーブル

• フローをしっかりしよう　あまり長い文章をかかない。
• それぞれの部品をそれぞれモデリングするといい？ってことを最初に言う

• チューブ構成要素：ボンドグラフに少しだけモデル追加することで実現可能

• 感情にあわせて音楽が動く←→音楽にあった感情が想起される
• どの音楽がどんな感情を想起させるかわかれば、音楽推薦システムとかできるかもね
• ↑環境や個人の好みによってもちがうけど。。

• 声の抑揚は重要
• 表情は、人の感情に影響を与える
• 実際スポーツに参加していなくても、感情的な面では参加している。
• エンターテイナー側も観客の表情に影響を受ける
  
  

• ◆おしらせ
• wikiの4回生ログのプレゼンの作り方をみる
• わかりやすいプレゼンではやめに輪講まわす
• ちゃんとスライド用意しとく
• ☆GW課題を考える（卒論に関わる実験、実装、etc）wikiに今日中にかく
• ☆講習でやりたいことを挙げる
• ☆興味メーリスで自分はこういう研究やっててこういうことしたいっていう自己紹介送る
• ☆卒論をドラフトにしていく（箇条書きの項目をつくる）
  
  
• ◆スケルトンみたよ会
• もーりー
  • ふ：まとまってるかんじはあったけど4章の社会的関係性ってけっこうでかいから、
    ３章よりも前にもってきたほうがいいのでは
• くぼくぼ
  • ふ、ろ、も：4章くらいしかないのはちょっとすくない
    専門の章を作って説明するべき事があるのでは
• ませ
  • む：考察はあるけど実験はみつからない。サウンドセンサネットワークのとこ？
    dsPICを用いた、ていうのはいらんのでは
  • ろ：関連研究、例えばどういった研究を参考にしてるのか、サブカテゴリとして研究分野をわかるように
  • ご：実験ない
• むーつん
  • う：実験の手順内容必要ではないか
  • ゆ：はじめにに、細かい項目いれたほうが
• ひよこ
  • く：背景はシステム概要の前にいれた方が。章立てをもっと多く
  • うえ：実験の有無は？
  • せんせ：↑評価ってのはいらんから実験より展示して意見をまとめる
• ごーち
  • く：くわしいけど3章につめすぎ
• ろっきー
  • ゆ：実験と考察あったほうがいいのでは。はじめにの章立てがおかしい
  • や：展望を考察のなかにいれたほうがよい
• うめ
  • うえ：音→画像→音の順がおかしーのでは。
  • む：マイク入力、ではなく何にマイク入力を使うのかをセクションにすべき
  • ゆ：環境音の定義をどこかにいれるべき
• あり
  • ご：章立ておかしい＞間違ってました
• ふじ
  • く：幹事ってきまったの？＞使われる状況を限定する事でわかりやすくしてみた。
• ゆ
  • ろ：関連研究のサブカテゴリ。実験仮説も実験目的の中にいれれば
  • む：バイオリンらしさをどういうとこで説明するのか
  • うめ：システム概要をもっとかけるのでは。ソフト部分とか
    
    
• ◆注意
• みんながわかってるからいらんだろというのもはじめにや関連研究に入れる。
• 類似研究、類似アプローチも必ず関連研究に！
• ○○システムであって概要ではない。中に入れる
• 展望、ではなく　おわりに

4/24†

メーリスに登録してから帰る事。

• もーりーさん
  • Q:社会的関係性というものもいるのでは
  • A:いろいろ突っ込まれたけどじゃどうしたらええんや状態
  • Q:なんのパターン認識？
  • A:都合のいい動作を模索中だけどとりあえずお辞儀？
  • Q:お辞儀なんであかんの
  • A:そんなお辞儀たくさんするんかいな。と言われた

• くぼくぼさん
  • 経験を学習するとか、記憶するとか、どこを学習するかっていう言葉に変えると○
  • ロボットとのやりとりの記録とかそういう感じ？

• わしわし
  • パターン認識とか勉強キーワードやからちがう。
  • 超音波は使うものでこれもちがう
  • ぬいぐるみエージェント追加
  • パターンryのかわりに状況理解
  • サウンドセンサネットワーク←だいじ

• むーつんさん
  • バーチャルライブだかコミュニケーションだか
  • webなんたらがどうたらじゃなくて音源再配置でええやん？
  • リアルタイム性がほしーの
  • Q:キーワードシンプルにできへんの？内容もっと伝わるシンプルなものにしたら

• ひよこさん
  • 砂時計、一回性の体験、光、音、タンジブル・ビット
  • Q:どういう基準で音を決めるのか
  • ストーリー性を大事に！
  • デバイス・アート
  • タンジブル・ビットをタンジブル・インターフェースにかえよう

• ごーちさん
  • 落ち着き、やる気、脈拍センサ、自律神経、交感神経、副交感神経、
  • 線形補間、拘束フーリエ変換、バイノーラルビート、1/fゆらぎ（自然の音）etc
  • バイノーラルビートは違和感あるんじゃ？という話も
  • Q:多くね？
  • 一番重要なのは：落ち着きとやる気の共通キーワード→気分の状態
  • なんたら神経や補間はいらん

• ろっきーさん
  • ドラム初心者の練習支援、うまい人と動きを比較、曲調ごとに異なる演奏動作表現
  • 曲調分析っていうとかっこいいよ
  • ☆突然の地震☆
  • パフォーマンス動作と、うまく叩く動作っていうのはつながってるのではと思っているので
  • パフォーマンス動作を練習することでもうまくなるのでは？という考え
  • 頭部動作

• やみほーさん
  • 温度情報、ディジタル画像、温感体験システム、リアリティ（？）、温度のデジタル化（？）
  • リアリティやめて物質存在感にしたら
  • 温度マップ情報
  • 動画に温度つけるのも面白そう〜
  • タイムシーケンシャルマッピング

• ありこさん
  • 音楽演奏、表情、首の動き、視線行動、視覚・聴覚情報
  • 音楽演奏というより歌唱パフォーマンス？
  • 音楽分析、演奏動作表現とかいれとこ。
  • 頭部の表現もぬけてる。顔面系

• うえっつさん
  • SNS疲れの緩和、タイムラインの情報集約、会話型コミュニケーション、
  • フォロワーとの関係性を維持、信頼感のあるエージェント

• ふじわらくん
  • 擬人化エージェント、幹事・マネージャーエージェント、調整役のもつ内部モデル、
  • 人間らしい情報の伝え方、間の取り持ち（グループ支援）
    
    ☆他の人のスケルトン2〜3読んでwikiにスケルトンの感想・改善等かく。
    
    ☆パターン認識：火曜6限。来れない場合は水曜日に誰かに聞くなりなんなり。来週は水曜

4/17†

• 伊納先輩の論文：
  • 同期する信号をキャッチするセンサがいるので、手法を参考にする。孫引きする。
    
• 4回生だから意見交換をしよう

• ませのキーワード：
  • dsPIC、ぬいぐるみ、環境音、プライバシーより煩わしさ？、超音波、パターン認識
  • ぬいぐるみと環境音の組み合わせが曖昧
  • 環境音に基づいてぬいぐるみがうごく？（超音波
  • ユーザが不安定だったら超音波だしてぬいぐるみ反応したらよくね
    • ex)エアコンの音がする、さむくね？、って心配する様に超音波だす

• もーりーさn
  • エージェント、コミュニケーション、パターン認識、学習（エージェントの）、受付対応？
  • 学会の続きやるよ、挨拶をみてエージェントが反応しますよ
  • 人と人のやりとりに応じて反応→人とエージェントのほうが誘導もできるしいいんじゃねと指摘
  • 挨拶の仕方によってどう思ってるかというのがわかるのでは？
    →エージェントにしていかんと。というわけで学習させよう

• くぼくぼさn
  • エージェント、ロボット、インタラクションの有限性（からの愛着）、エージェントの学習
  • そもそもロボットに愛着を持たせるために。遺伝やめて寿命のみに。
  • 流れが完成されてるぽい
  • 有限性と愛着の関係を調べる
  • ロボットの動き、どんなインタラクションをするかは未定

• ひよこ
  • 砂時計、光、音、メディアアート、場の共有、儚さ？、光の粒子
  • 最初はいっぱいあるものがおちていくなあ。さみしいなあ
  • 一番感じてほしいのは綺麗さ
  • オルゴールみたいな感じ。
  • 時計である意味とは
  • 磁石を底につけて、動かしたら砂鉄の形がかわる→ますます砂時計である意味とは
  • とりあえずペットボトルでつくろう

• むーつん
  • ネットセッション、（観客）エージェント、被視聴感、ユーザのアバター付与（によって被視聴感）、
    音源再配置、頭部伝達関数、ライブストリーミング、臨場感、立体音響
  • ライブできない人にできる場所を与えたい。
  • 遅延の問題
  • 重いのは課題

4/10†

2014,2013の卒論から二個選んで全部よむ＋コピーしてくる
気になるとこに線ひくっぽい

☆卒業研究とは

• かたちに残す、結論を出す
• ディスカッションしよう
• 仮説を立てる
  • 段階にわけつつ複数
    • 入れ子状で整頓する
  • メインの仮説が分かる動機
• ツリー構造で物はなりたってるよ
  • トップダウンでせつめいする
    
• 作る/再構成/発展
• 検証（仮説）≒実験　　　　　　　　　→結論
• 　　　　　　+考察（結果の理由付け）→結論
• 研究の背景
• 関連研究
  
  

春＊仮説をつくろう/発展

• 予備検証をしよう
  夏＊予備検証→検証、ドラフト
• （スケルトン：章立て　　ドラフト：中身の予定を徐々に書き出してるもの。箇条書きとかで）
  秋＊関連研究の数を3倍に。10月末に第一版
  冬＊卒論〆：1月初旬〜中旬