25、舞蹈合成系统与专家推荐系统解析

舞蹈合成系统与专家推荐系统解析

舞蹈合成系统

在舞蹈合成系统中，为了让舞蹈数据的合成更加容易，会使用免费软件Aviutl来调整帧数并统一文件格式。

系统目标与流程

该系统的目标是，即便一个人完全没有舞蹈知识，也能根据其听音乐时产生的主观印象，自动合成舞蹈编排。具体来说，只需将对音乐的主观印象输入系统，系统就能选择与音乐印象对应的舞蹈数据并编排舞蹈动作。其流程如下：

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;

    A([开始]):::startend --> B(将音乐数据转换为wav文件):::process
    B --> C(将每两小节音乐的印象输入系统):::process
    C --> D{系统显示最多六个舞蹈动作候选}:::decision
    D --> E(选择其中一个或输入更多印象):::process
    E --> F{所选动作片段数量 >= 音乐总小节数 / 2}:::decision
    F -- 是 --> G(拼接动作片段，与音乐合成并在屏幕上显示):::process
    F -- 否 --> C
    G --> H([结束]):::startend

在研究中，音乐和舞蹈首先按每两小节进行分解，通过动作捕捉系统收集每两小节的舞蹈数据，并以CG形式呈现。同时，为每个舞蹈数据赋予主观印象（称为舞蹈数据的属性），并将其整理到数据库中。本研究为数据库中的每个舞蹈动作赋予三个主观印象（属性），共使用了18种主观印象和51种CG舞蹈动作。以下是这18种主观印象的总结：
| 普通 | 独特 | 小 | 大 | 简单 | 复杂 | 轻盈 | 沉重 |
| — | — | — | — | — | — | — | — |
| 散漫 | 协调 | 柔软 | 坚硬 | 微弱 | 强烈 | 奇怪 | 美丽 |
| 黑暗 | 明亮 | | | | | | |

部分舞蹈数据及其属性示例如下：
| 编号 | 舞蹈名称 | 属性 |
| — | — | — |
| 00 | STEP1 | 大，简单 |
| 01 | SLIDE STEP | 大，柔软 |
| 02 | NEW JACK SWING | 大，沉重，强烈 |
| 03 | CRAB | 小，轻盈 |
| 04 | SKEETER RABBIT | 独特 |
| 05 | RUNNIG MAN | 大，简单，独特 |
| 06 | SQUARE | 简单，柔软 |
| 07 | SNAKE | 美丽，柔软 |
| 08 | ENTRY | 简单，轻盈 |
| 09 | STOP & GO | 协调，复杂 |

基于这个数据库，舞蹈合成系统会根据用户给出的每两小节音乐的主观印象来编排舞蹈。当用户通过界面输入音乐印象时，系统会列出与之对应的舞蹈片段，用户可以通过预览查看舞蹈动作并进行选择。选择舞蹈片段的算法流程如下：

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;

    A([开始]):::startend --> B(输入1 - 3个音乐的主观印象):::process
    B --> C{动作片段的三个属性是否与音乐印象匹配}:::decision
    C -- 是 --> D(将动作片段名称添加到匹配列表):::process
    C -- 否 --> E{动作片段的两个属性是否与音乐印象匹配}:::decision
    E -- 是 --> D
    E -- 否 --> F{动作片段的一个属性是否与音乐印象匹配}:::decision
    F -- 是 --> D
    F -- 否 --> G(显示匹配列表中的动作片段名称):::process
    D --> G
    G --> H([结束]):::startend

舞蹈合成实验

为了展示该系统的实用性，进行了一系列舞蹈数据与音乐的合成实验，并使用Maya2.5在计算机上进行显示。生成一系列舞蹈数据的合成文件的具体步骤如下：
1. 使用舞蹈合成系统根据音乐的主观印象提取舞蹈数据。
2. 为了进行对比，由舞蹈专家提取舞蹈数据并制作合成文件。
3. 使用软件AviUtl连接步骤1中提取的舞蹈数据，同样使用AviUtl连接专家提取的舞蹈数据。
4. 将wav格式的音乐文件读入系统。
5. 系统将舞蹈数据和音乐合成为一个文件，并以avi格式存储。
6. 使用AviAdjst调整显示速度。
7. 使用Windows Media Player显示合成文件。

实验中，对两首音乐（Zhigge和2PAC）分别生成了舞蹈文件，每个文件包含16小节的八个舞蹈数据，一个舞蹈数据对应两小节音乐。以第一首音乐Zhigge为例，系统提取的舞蹈数据和专家提取的舞蹈数据如下：
| 小节编号 | 系统提取的舞蹈数据 | 属性 |
| — | — | — |
| 02 | NEW JACK SWING | 大，沉重，强烈 |
| 04 | OVER ARM STEP | 大，明亮，简单 |
| 06 | STEP1 | 大，简单 |
| 08 | BACK STREET1 | 简单，奇怪 |
| 10 | ARM’S MOVE | 大，轻盈，简单 |
| 12 | RUNNING MAN(TWIST) | 大，轻盈，独特 |
| 14 | ENTRY | 简单，轻盈 |
| 16 | TURNING 2STEP | 大，协调，明亮 |

小节编号	专家提取的舞蹈数据	属性
02	RUNNING MAN(TWIST)	大，轻盈，独特
04	SKEETER RABBIT	独特
06	WAVE2	黑暗，美丽
08	DOWN STEP1	沉重，美丽
10	JUMP STEP1	大，普通，强烈
12	SIDE STEP	大，普通
14	2STEP	明亮，轻盈，柔软
16	TURNING 2STEP	大，协调，明亮

从实验结果可以看出，系统合成的舞蹈数据和专家提取的舞蹈数据有一定的相似性。例如，两者都提取了RUNNING和MAN(TWIST)，虽然出现在不同的小节；TURNING 2STEP都出现在第16小节。由于Zhigge整体是一种强烈轻快的旋律，所以两者都选择了很多步伐类的舞蹈数据。系统基于音乐的主观印象，选择了很多属性为“大”的舞蹈动作，这是合理的，因为音乐在1 - 4小节和9 - 16小节给人强烈的印象。在5 - 8小节，由于声音较少，选择了很多“简单”或“奇怪”的舞蹈片段。专家提取的舞蹈数据也基本包含属性为“大”或“独特”的舞蹈动作，编排的印象与系统合成的舞蹈相似。

对于第二首音乐2PAC，系统和专家提取的舞蹈数据也有一定的相似性，这表明舞蹈合成系统能够生成与人类专家编排相似的舞蹈。不过，该系统也存在一些问题，例如当用户输入三个音乐主观印象时，如果选择与输入印象匹配较少的舞蹈数据，系统可能会提取出与输入主观印象不一定对应的舞蹈动作片段。在实验中，也出现了选择属性相互矛盾的舞蹈动作片段的情况，这通常是因为输入的主观印象没有在选择中得到体现。

专家推荐系统

专家推荐系统是一种有价值的工具，可用于跟踪组织内谁在哪些领域具有专业知识。但关键问题在于获取经过验证的专业知识信息并保持其最新状态。在研究组织中，出版物是证明专业知识的一个来源，可以用来确定谁了解什么。

推荐系统概述

推荐系统是电子（通常是基于网络）系统，根据搜索查询向搜索者推荐感兴趣的对象。例如，Amazon.com推荐书籍和其他产品，imdb.com推荐电影。当搜索者选择一个推荐后，系统通常会根据其他选择了相同推荐的搜索者的偏好，推荐其他系统认为搜索者可能喜欢的东西，这称为协同过滤。推荐系统这一术语最早由Resnick和Varian引入，第一个推荐系统是Tapestry，它是一个电子邮件系统，用于过滤发送给搜索者的邮件，只返回感兴趣的消息。搜索者可以通过提供搜索查询来指定邮件过滤方式，除了内容过滤，Tapestry还使用了协同过滤。推荐系统也可用于推荐专家，专家推荐系统（ERS）是本部分的重点。

专家推荐系统的问题与解决方法

专家推荐系统在寻找专家方面很有用，但收集合适的数据既困难又耗时，更具挑战性的是确保数据的完整性、一致性和时效性，以提供准确的推荐。如果用户不确定系统提供的推荐是否有效，就不会信任该系统，系统也就无法得到使用。

为了处理数据和知识获取，专家推荐系统主要采用两种方法：
1. 手动方法 ：专家需要通过填写调查或输入可与搜索查询匹配的关键词，向系统注册自己的专业领域。这种系统在技术层面相对容易实现，系统开发者只需开发合适的数据输入和检索表单以及简单的查询匹配算法。当搜索者搜索系统时，只需将搜索词与专家的关键词进行匹配。这种方法类似于黄页找专家的方式，是一种简单有效的寻找具有特定技能人员的方法。但这种方法假设只有真正在某领域是专家的人才会如此登记，且他们愿意被联系，这个假设并不总是成立。专家可能由于时间或兴趣原因，最初输入数据后不进行定期更新，导致系统推荐的专家的专业知识可能不是最新的，甚至专家离开组织后数据仍保留在系统中。此外，也存在专家没时间输入数据或输入不能反映其真实专业水平的错误数据的情况，但这种情况相对较少。
2. 自动方法 ：使用数据挖掘和其他信息检索技术，搜索可能包含人们专业知识证据的来源（如网页、出版物存储库、引文索引和会议记录），以确定某人是否在某个领域是专家以及专业程度如何。这种系统对专家的时间和兴趣依赖较少，在某些情况下可能提供更客观的专业知识概况，但这取决于可用来源的适用性和范围以及信息提取技术。不过，这些系统实现起来更困难，因为每个专家都需要大量数据，而且不同个人和组织的专业知识来源不同，难以预定义来源。

舞蹈合成系统与专家推荐系统解析（续）

专家推荐系统（续）

两种方法的对比分析

手动方法和自动方法各有优劣。手动方法实现简单，能让专家直接参与自身专业领域的登记，但存在数据更新不及时、不准确等问题。而自动方法虽然能减少对专家的依赖，可能提供更客观的专业知识概况，但实现难度较大，需要处理大量数据和复杂的信息提取技术。

为了更清晰地对比这两种方法，我们可以通过以下表格进行总结：
| 方法 | 优点 | 缺点 |
| — | — | — |
| 手动方法 | 技术实现简单，专家直接参与登记，能明确表达专业领域 | 数据更新不及时，可能存在不准确情况，专家可能因各种原因不更新数据或输入错误数据 |
| 自动方法 | 对专家时间和兴趣依赖少，可能提供更客观的专业知识概况 | 实现困难，需要大量数据，难以预定义专业知识来源，信息提取技术复杂 |

专家推荐系统的重要性与挑战

专家推荐系统对于组织来说至关重要，它能够帮助组织更高效地利用内部的专业知识资源。当员工需要解决某个特定问题时，可以快速找到相关领域的专家寻求帮助，从而提高工作效率和解决问题的能力。然而，正如前面所提到的，该系统面临着数据收集、验证和更新等诸多挑战。

为了确保系统的有效性和可靠性，需要不断改进数据收集和处理方法。例如，可以结合手动和自动两种方法，先让专家手动登记部分关键的专业领域信息，再通过自动方法对出版物等来源进行挖掘，补充和验证专家的专业知识信息。同时，建立定期的数据更新机制，鼓励专家及时更新自己的信息，以保证系统推荐的准确性。

综合分析与未来展望

舞蹈合成系统与专家推荐系统的联系

舞蹈合成系统和专家推荐系统虽然应用领域不同，但它们都面临着数据处理和信息匹配的问题。在舞蹈合成系统中，需要根据音乐的主观印象从数据库中匹配合适的舞蹈数据；在专家推荐系统中，需要根据搜索查询从各种来源中匹配具有相应专业知识的专家。两者都依赖于准确的数据和有效的匹配算法。

此外，两个系统都强调了主观因素的重要性。在舞蹈合成系统中，音乐的主观印象决定了舞蹈数据的选择；在专家推荐系统中，不同的人对专业知识的理解和评价也存在主观差异。因此，如何处理主观因素对系统的影响，是两个系统都需要解决的问题。

未来发展方向

对于舞蹈合成系统，未来的任务包括对舞蹈数据进行修订。目前收集的舞蹈数据每段为两小节，只能表达大致的主观印象。可以将舞蹈数据细化到更短的单位（如一小节），以便能够选择更多详细的舞蹈数据。同时，需要解决舞蹈片段连接时可能出现的不自然问题，通过提取能够与前一个舞蹈片段平滑连接的舞蹈数据，实现舞蹈片段的自动合成。另外，还可以增加用户自定义舞蹈数据属性的方式，以满足不同用户的感受。为了实现自动合成的便捷和流畅，开发能够将舞蹈动作速度与音乐同步的程序也是必要的。

对于专家推荐系统，未来需要进一步改进数据收集和处理方法，提高专业知识信息的准确性和时效性。可以探索更多的数据源，如社交媒体、在线学习平台等，以获取更全面的专家信息。同时，开发更智能的匹配算法，考虑更多的因素（如专家的研究成果影响力、合作经验等），提高推荐的准确性和针对性。此外，建立用户反馈机制，让用户对推荐的专家进行评价和反馈，不断优化系统的性能。

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;

    A([开始]):::startend --> B(舞蹈合成系统发展):::process
    B --> C(细化舞蹈数据单位):::process
    B --> D(解决舞蹈片段连接问题):::process
    B --> E(增加用户自定义属性方式):::process
    B --> F(开发舞蹈动作与音乐同步程序):::process

    A --> G(专家推荐系统发展):::process
    G --> H(改进数据收集处理方法):::process
    G --> I(探索更多数据源):::process
    G --> J(开发智能匹配算法):::process
    G --> K(建立用户反馈机制):::process

    C --> L([结束]):::startend
    D --> L
    E --> L
    F --> L
    H --> L
    I --> L
    J --> L
    K --> L

综上所述，舞蹈合成系统和专家推荐系统都具有重要的应用价值，但也面临着一些挑战。通过不断的研究和改进，这两个系统有望在未来发挥更大的作用，为用户提供更优质的服务。