センサー)(以下、Kinect)」を用いたドラム練習支援システム「D-Learning(ディーラーニング)」の開発に成功しました。2017(出版:平成29年1月1日)』にて掲載されました。【本件の概要】スポーツやストレッチなどでは、競技の上達や運動効果の向上のために、自分の動作が適切であるかを客観的に判断することが非常に重要です。本研究グループは、これまでに、画像センサーを用いて、シンプルな足・腰の上下運動を伴う「スクワット」における正しい動作を分析し、アドバイスするシステムを開発・研究してきました。今回は、複雑な動作を必要とするドラム演奏において、客観的に演奏フォームを分析できるドラム練習支援システム「D-Learning」を開発しました。これにより、自主練習時においても、誤った動作の反復で上達が阻害されることを防ぎます。本システムでは、赤外線を利用した深度カメラ(被写体を立体的に撮影することができるカメラ)を用いて人の関節位置の認識・追従が可能なマイクロソフト社の画像センサー「Kinect」を利用しました。これを用いることで、運動センサーなどの装置を身体に装着することなく、模範となる演奏者の動作データの記録や練習時の動作の比較・分析が可能です。身体の部位ごとに色分けされたマーカーを確認することで、修正が必要な各部位の動きをピンポイントで把握することができます。この「D-Learning」は、特定の部位だけでない複数部位の動作を記録し、総合的に動作データを分析することが可能です。本システムでは、画像センサーのKinectを用いて練習者の演奏動作を計測し、あらかじめ記録した熟練者の演奏動作と比較します。これにより、熟練者と練習者の演奏動作がどの程度一致していたかを判定します。SDK1.7」を用いて、多様な演奏方法を記録するための「教則データ作成機能」と自分の演奏を客観的に分析できる「練習機能」を実装しています。「練習機能」では、教則データとの演奏動作の違いを演奏中にリアルタイムでメッセージ表示したり、演奏終了後に譜面上で確認したりすることができます。これらの機能により、習得したい楽曲や演奏技術の教則データを複数から選択し、練習者の様々な演奏技術の向上をサポートします。画像センサーの動体認識においては動作のブレ(ノイズ)が生じますが、センサーから出力された数値(空間座標)を平均化した動作データを記録する「ノイズフィルター機能」を実装することで、これによる誤判定を防いでいます。本学のオープンキャンパスで実施した過去2回の体験デモでは、小中高生125人が参加し、概ね良好な評価を得ています。本研究では「演奏動作を真似ること」を学習目標として想定しているため、全関節の動作が熟練者の動作と完全に一致していることを目指しました。実際のドラム演奏では、各部位の動きが異なっていても、良い演奏(正しいリズム・適正な強弱での発音)となる可能性もあります。そのため、動作データだけでなく、リズム情報等を新たに取り入れ、各関節の動作の改善が良い演奏に繋がっているかの検証を目指します。ドラム演奏だけでない、動作を真似ることで上達するスポーツなどの幅広い運動分野への応用を目指します。ヨウジ)http://www.kindai.ac.jp/meikan/464-ochi-youji.html関連URL:http://www.kindai.ac.jp/sci/※この記事は配信日から1年以上経過した記事です。記事内容が現在の状況と異なる場合もありますのでご了承ください。