論文の概要: Generating Diverse Realistic Laughter for Interactive Art

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.03146v1
• Date: Thu, 4 Nov 2021 20:31:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-09 03:37:40.539529
• Title: Generating Diverse Realistic Laughter for Interactive Art
• Title（参考訳）: インタラクティブアートのためのディバースリアルライナーの生成
• Authors: M. Mehdi Afsar, Eric Park, \'Etienne Paquette, Gauthier Gidel, Kory W. Mathewson, Eilif Muller
• Abstract要約: 我々は、GAN(Generative Adversarial Network)を用いたヒトの笑いの多様性を再現するアプローチであるLaughGANterを開発した。 多様な笑いサンプルのデータセットをトレーニングすると、LaughGANterは多様な高品質な笑いサンプルを生成し、感情分析に適した潜伏空間と、潜伏混合・補間や感情伝達といった新しい芸術的応用を学ぶ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.81706915365902
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose an interactive art project to make those rendered invisible by the COVID-19 crisis and its concomitant solitude reappear through the welcome melody of laughter, and connections created and explored through advanced laughter synthesis approaches. However, the unconditional generation of the diversity of human emotional responses in high-quality auditory synthesis remains an open problem, with important implications for the application of these approaches in artistic settings. We developed LaughGANter, an approach to reproduce the diversity of human laughter using generative adversarial networks (GANs). When trained on a dataset of diverse laughter samples, LaughGANter generates diverse, high quality laughter samples, and learns a latent space suitable for emotional analysis and novel artistic applications such as latent mixing/interpolation and emotional transfer.
• Abstract（参考訳）: われわれは,新型コロナウイルスの危機や,それに伴う孤独感が,笑いの歓迎のメロディを通じて再び現れるようにするためのインタラクティブアートプロジェクトを提案し,高度な笑い合成アプローチを通じて構築し,探求する。 しかしながら、高品質な聴覚合成における人間の感情反応の多様性の無条件発生は、芸術的場面におけるこれらのアプローチの適用に重要な意味を持つオープンな問題である。 我々は,GANを用いたヒトの笑いの多様性を再現するアプローチであるLaughGANterを開発した。 様々な笑いサンプルのデータセットで訓練されると、hryganterは多様な高品質な笑いサンプルを生成し、感情分析に適した潜在空間と、潜伏混合/補間や感情伝達のような新しい芸術的応用を学ぶ。

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