TY -的A2 - 1月,Naeem AU - Lei,燕盟-李,鑫盟——陈,易焦PY - 2022 DA - 2022/02/01 TI -舞蹈评估基于运动和神经网络SP - 6968852六世- 2022 AB -音乐带来的舞蹈运动的一代而言,音乐运动匹配模型和统计映射模型之间的音乐舞蹈生成的模型和自我。生成的舞蹈运动是不完整的,和长期的舞蹈序列的平滑性和合理性很低。新的舞蹈动作和其他相关问题不能由传统模式生成。为了解决这些问题,我们设计一个基于运动和舞蹈代算法神经网络,将提取的声音和运动特性之间的映射。在第一阶段,韵律特征和音频特征提取音乐作为音乐功能,和关键点的坐标从舞蹈视频作为提取的人体运动功能训练。在第二阶段,音乐和舞蹈动作的基本映射通过发电机模块实现的模型生成光滑的舞蹈姿势;舞蹈和音乐的一致性是通过鉴别器模块实现;音频特征更具有代表通过Autoencoder模块。在第三个和最后一个阶段,模型的修改版本将舞蹈姿势序列转换成现实版的舞蹈。最后,一个现实的版本适合跳舞的音乐。 The experimental data is obtained from dance videos on the Internet, and the experimental results are analyzed from five aspects: loss function value, comparison of different baselines, evaluation of sequence generation effect, user research, and quality evaluation of real-life dance videos. The results show that the proposed dance generation model has a good effect in transforming into realistic dance videos. SN - 2314-4629 UR - https://doi.org/10.1155/2022/6968852 DO - 10.1155/2022/6968852 JF - Journal of Mathematics PB - Hindawi KW - ER -