JPWO2020080239A1 - 情報処理方法、情報処理装置及び情報処理プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
1.実施形態
1−1.本開示の実施形態に係る情報処理の概要
1−2.実施形態に係る情報処理装置の構成
1−3.実施形態に係る情報処理の手順
2.その他の実施形態
3.ハードウェア構成
[1−1.本開示の実施形態に係る情報処理の概要]
図1は、本開示の実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。本開示の実施形態に係る情報処理は、図1に示す情報処理装置100によって実現される。
次に、実施形態に係る情報処理を実行する情報処理装置の一例である情報処理装置100の構成について説明する。図4は、本開示の実施形態に係る情報処理装置100の構成例を示す図である。
次に、図6及び図7を用いて、実施形態に係る情報処理の手順について説明する。まず、図6を用いて、本開示の実施形態に係る学習処理の流れについて説明する。図6は、本開示の実施形態に係る情報処理の手順を示すフローチャート(1)である。
上述した各実施形態に係る処理は、上記各実施形態以外にも種々の異なる形態(変形例)にて実施されてよい。
上記実施形態では、2つのエンコーダと1つのデコーダを有する学習済みモデルについて説明した。ここで、情報処理装置100は、上記実施形態とは異なる構成の種々のモデルを学習してもよい。この点について、図8以下を用いて説明する。
上記実施形態では、抽出操作40の例として、所定の演算を行い、曲30から順序不変の情報(例えばリズム情報)を抽出する例を示した。情報処理装置100は、この例以外にも、抽出操作40として、種々の操作を行ってもよい。
上記実施形態で説明したように、本開示に係る情報処理によれば、所定の特徴を分離させた学習を行うことができるため、新たなコンテンツに登場する特徴の影響を選択的に強弱させることができる。この点について、図11を用いて説明する。図11は、本開示に係る生成処理を概念的に説明するための図である。
上記実施形態では、情報処理装置100が、曲における2種類の特徴量(リズムと、リズム以外の要素)を学習する例を示した。しかし、情報処理装置100は、2種類以上の特徴量を学習してもよい。
情報処理装置100は、2つの特徴量(例えば、特徴量z1及び特徴量z2)に依存関係がある場合、各々の処理に用いるエンコーダや事前分布を依存させてもよい。
情報処理装置100は、特徴量や特徴情報の取り扱いに関して、さらに異なる構造を有するモデルを学習してもよい。この点について、図16以下を用いて説明する。図16は、本開示の第5の変形例に係る学習処理の一例を示す図である。
上記実施形態では、コンテンツの例として曲(音楽)を挙げた。ここで、変形例に係る情報処理装置100は、コンテンツとして、画像やテキストデータ等を用いて本開示に係る情報処理を行ってもよい。
また、上記各実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
上述してきた各実施形態に係る情報処理装置100等の情報機器は、例えば図11に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。以下、実施形態に係る情報処理装置100を例に挙げて説明する。図22は、情報処理装置100の機能を実現するコンピュータ1000の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ1000は、CPU1100、RAM1200、ROM(Read Only Memory)1300、HDD(Hard Disk Drive)1400、通信インターフェイス1500、及び入出力インターフェイス1600を有する。コンピュータ1000の各部は、バス1050によって接続される。
(1)
第1コンテンツを構成する要素から第1データを抽出する抽出部と、
前記第1コンテンツの特徴量である第1特徴量を算出する第1エンコーダと、前記抽出された前記第1データの特徴量である第2特徴量を算出する第2エンコーダとを有する学習済みモデルを生成するモデル生成部と
を備える情報処理装置。
(2)
前記モデル生成部は、
前記第1特徴量及び前記第2特徴量に基づき前記第1コンテンツに対応するデータをデコードするデコーダを有する前記学習済みモデルを生成する
前記(1)に記載の情報処理装置。
(3)
前記抽出部は、
前記第1コンテンツに対してユーザが指定する操作、及び、当該操作を実行する範囲の指定を受け付け、受け付けた範囲に対して当該操作を実行する
前記(1)又は(2)に記載の情報処理装置。
(4)
前記抽出部は、
前記操作として、前記範囲に含まれる要素に順序不変性のある演算処理を行うことにより、前記第1データを抽出する
前記(3)に記載の情報処理装置。
(5)
前記抽出部は、
前記範囲に含まれる要素のうち、時間依存もしくは順序依存しない情報を損失させることにより、前記第1データを抽出する
前記(3)又は(4)に記載の情報処理装置。
(6)
前記抽出部は、
曲である前記第1コンテンツを構成するデジタルデータに対して前記操作を実行し、前記第1データを抽出する
前記(3)〜(5)のいずれかに記載の情報処理装置。
(7)
前記抽出部は、
前記第1コンテンツのうち、前記範囲に含まれる音情報の音の高さに関する情報を損失させる操作を実行し、前記第1データを抽出する
前記(6)に記載の情報処理装置。
(8)
前記抽出部は、
画像である前記第1コンテンツを構成するデジタルデータに対して前記操作を実行し、前記第1データを抽出する
前記(3)〜(5)のいずれかに記載の情報処理装置。
(9)
前記抽出部は、
前記操作として、前記画像のうち特定の領域に含まれる各々の画素の画素情報に順序不変性のある演算処理を行うことにより、前記第1データを抽出する
前記(8)に記載の情報処理装置。
(10)
学習済みの前記第1エンコーダもしくは前記第2エンコーダから出力された特徴量、又は、当該特徴量に基づいて生成される特徴量のいずれかを組み合わせた値を前記デコーダに入力することにより、前記第1コンテンツと同じ形式を有する新たなコンテンツである第2コンテンツを生成するコンテンツ生成部
をさらに有する前記(2)〜(9)のいずれかに記載の情報処理装置。
(11)
前記コンテンツ生成部は、
学習済みの前記第1エンコーダから出力された特徴量と、学習済みの前記第2エンコーダから出力された特徴量とを組み合わせた値を前記デコーダに入力することにより、前記第2コンテンツを生成する
前記(10)に記載の情報処理装置。
(12)
前記コンテンツ生成部は、
前記組み合わせた値のうち、いずれかの特徴量に該当する値を固定し、他の特徴量に該当する値を順に可変させることで、複数の前記第2コンテンツを順に生成する
前記(10)又は(11)に記載の情報処理装置。
(13)
コンピュータが、
第1コンテンツを構成する要素から第1データを抽出し、
前記第1コンテンツの特徴量である第1特徴量を算出する第1エンコーダと、前記抽出された前記第1データの特徴量である第2特徴量を算出する第2エンコーダとを有する学習済みモデルを生成する
情報処理方法。
(14)
コンピュータを、
第1コンテンツを構成する要素から第1データを抽出する抽出部と、
前記第1コンテンツの特徴量である第1特徴量を算出する第1エンコーダと、前記抽出された前記第1データの特徴量である第2特徴量を算出する第2エンコーダとを有する学習済みモデルを生成するモデル生成部と
として機能させるための情報処理プログラム。
(15)
前記モデル生成部は、
前記第1特徴量及び前記第2特徴量に基づき前記第1コンテンツに対応するデータをデコードする第1デコーダと、当該第2特徴量に基づき前記第1データに対応するデータをデコードする第2デコーダを有する学習済みモデルを生成する
前記(1)、又は(3)〜(12)のいずれかに記載の情報処理装置。
(16)
前記モデル生成部は、
前記第1特徴量及び前記第1データに基づき前記第1コンテンツに対応するデータをデコードする第1デコーダと、前記第2特徴量に基づき前記第1データに対応するデータをデコードする第2デコーダを有する学習済みモデルを生成する
前記(1)、又は(3)〜(12)のいずれかに記載の情報処理装置。
110 通信部
120 記憶部
121 モデル記憶部
122 曲データ記憶部
130 制御部
131 抽出部
132 モデル生成部
133 取得部
134 コンテンツ生成部
Claims (14)
- 第1コンテンツを構成する要素から第1データを抽出する抽出部と、
前記第1コンテンツの特徴量である第1特徴量を算出する第1エンコーダと、前記抽出された前記第1データの特徴量である第2特徴量を算出する第2エンコーダとを有する学習済みモデルを生成するモデル生成部と
を備える情報処理装置。 - 前記モデル生成部は、
前記第1特徴量及び前記第2特徴量に基づき前記第1コンテンツに対応するデータをデコードするデコーダを有する前記学習済みモデルを生成する
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記抽出部は、
前記第1コンテンツに対してユーザが指定する操作、及び、当該操作を実行する範囲の指定を受け付け、受け付けた範囲に対して当該操作を実行する
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記抽出部は、
前記操作として、前記範囲に含まれる要素に順序不変性のある演算処理を行うことにより、前記第1データを抽出する
請求項3に記載の情報処理装置。 - 前記抽出部は、
前記範囲に含まれる要素のうち、時間依存もしくは順序依存しない情報を損失させることにより、前記第1データを抽出する
請求項3に記載の情報処理装置。 - 前記抽出部は、
曲である前記第1コンテンツを構成するデジタルデータに対して前記操作を実行し、前記第1データを抽出する
請求項3に記載の情報処理装置。 - 前記抽出部は、
前記第1コンテンツのうち、前記範囲に含まれる音情報の音の高さに関する情報を損失させる操作を実行し、前記第1データを抽出する
請求項6に記載の情報処理装置。 - 前記抽出部は、
画像である前記第1コンテンツを構成するデジタルデータに対して前記操作を実行し、前記第1データを抽出する
請求項3に記載の情報処理装置。 - 前記抽出部は、
前記操作として、前記画像のうち特定の領域に含まれる各々の画素の画素情報に順序不変性のある演算処理を行うことにより、前記第1データを抽出する
請求項8に記載の情報処理装置。 - 学習済みの前記第1エンコーダもしくは前記第2エンコーダから出力された特徴量、又は、当該特徴量に基づいて生成される特徴量のいずれかを組み合わせた値を前記デコーダに入力することにより、前記第1コンテンツと同じ形式を有する新たなコンテンツである第2コンテンツを生成するコンテンツ生成部
をさらに有する請求項2に記載の情報処理装置。 - 前記コンテンツ生成部は、
学習済みの前記第1エンコーダから出力された特徴量と、学習済みの前記第2エンコーダから出力された特徴量とを組み合わせた値を前記デコーダに入力することにより、前記第2コンテンツを生成する
請求項10に記載の情報処理装置。 - 前記コンテンツ生成部は、
前記組み合わせた値のうち、いずれかの特徴量に該当する値を固定し、他の特徴量に該当する値を順に可変させることで、複数の前記第2コンテンツを順に生成する
請求項10に記載の情報処理装置。 - コンピュータが、
第1コンテンツを構成する要素から第1データを抽出し、
前記第1コンテンツの特徴量である第1特徴量を算出する第1エンコーダと、前記抽出された前記第1データの特徴量である第2特徴量を算出する第2エンコーダとを有する学習済みモデルを生成する
情報処理方法。 - コンピュータを、
第1コンテンツを構成する要素から第1データを抽出する抽出部と、
前記第1コンテンツの特徴量である第1特徴量を算出する第1エンコーダと、前記抽出された前記第1データの特徴量である第2特徴量を算出する第2エンコーダとを有する学習済みモデルを生成するモデル生成部と
として機能させるための情報処理プログラム。
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