举止的日文

• 本研究では，全演奏者の過去の演奏から，次に自分がどのような演奏をするかを決める過程を「演奏者の振舞い」と定義する（図２）．
  本研究将根据所有演奏者过去的演奏来决定自己下一步演奏的过程定义为“演奏者的举止”（图２）。
• そして，演奏者の振舞いのモデルを，入力側の主観空間から出力側の空間への関数としてＲＢＦネットワークを用いて学習する．
  并且，将演奏者的举止模型作为从输入方面的主观空间到输出方面的空间的函数，通过利用ＲＢＦ网络来学习。
• 最後に，ＲＢＦネットワークを用いて，演奏者の振舞いのモデルを，３つの印象ベクトルの時系列から意図ベクトルへの関数として獲得する．
  最后，利用ＲＢＦ网络，将演奏者的举止模型作为从３个印象向量的时间序列到意图向量的函数来获得。
• 障害物除去タスクにおいて，ベースとなる人間のモーションを考えたとき，障害物が進行の妨げになって困っている人の振舞いが考えられる．
  在扫清障碍物任务中，思考作为基础的人类的动作时，考虑被障碍物阻挡了行进而苦恼的人类的行为举止。
• これに対し本研究では，演奏記録から演奏者の入出力関係を統計的に学習することにより，演奏者の振舞いのモデルを獲得することを可能にする．
  与此相对，本研究通过根据演奏资料统计性学习演奏者的输入输出关系，可以获得演奏者举止的模型。
• 本手法の特長は，ジャムセッションの演奏記録さえあれば，それに参加した任意の演奏者の振舞いのモデルを獲得することができる点である．
  本手法的特点是，只要是爵士乐即席演奏会的演奏资料，就能够获得任意参加演奏会的演奏者举止的模型。
• ただし，仮想的なクリーチャの視線と動作は，音声の条件にかかわらず，次に述べるようなつねに一定の動きを表出するように設定された．
  但是，假想生物的视线贺动作不论是在声音的条件下，就如下所述的一样，要设定为能经常表现出一定的举止。
• 従来の多くのジャムセッションシステムでは，仮想演奏者がどのような振舞いをするかは，アドホックなルール群などにより決定されていた．
  在以往众多的爵士乐即席演奏会系统中，虚拟演奏者会有什么样的举止行为，是由特定的规则群等来决定的。
• リモートカメラは黒板の教材や内容，実習生の振舞い，生徒の表情，ノートなどが見渡せる位置として教室前方側面に設置した．
  远程摄像机设置于教室前方的侧面位置，（以便）能够通览黑板上的教材和内容，实习生的举止动作，学生的表情、笔记等。