拡散確率モデルに基づく多次元時系列データ生成のための周波数領域を考慮した損失関数の設計

抄録

人の動作のような多次元時系列データの生成タスクにおいて, モデルの訓練の際には各関節の位置のような空間情報に基づく誤差関数が用いられる. 生成モデル, 特に拡散確率モデルを適用する場合, ノイズ除去の繰り返しによりデータ生成を行う. このとき, 時系列データに含まれる微小振動など, 意味のある情報がノイズとみなされ除去されると考えられる. 本研究では, 拡散確率モデルの学習のため, 空間情報に基づく誤差関数に加え, 時系列データの周波数情報に基づく損失関数を提案する. 生成データと元データを周波数空間へ写像し, コヒーレンスを計算することで空間情報だけでなく周波数特性の一部を考慮した損失関数とする. 提案手法を人の振る舞い生成タスクに適用し, 周波数情報に基づく損失関数による効果を検証した. 結果より, 周波数情報を考慮することで, 空間情報のみの場合と比較し, Frechet Inception Distanceが改善することを確認した.