GRU sebagai Model Generatif untuk Tari Remo

Creating dance animations can be done manually or using a motion capture system. An intelligent system that able to generate a variety of dance movements should be helpful for this task. The recurrent neural network such as Long Short-Term Memory (LSTM) or Gated Recurrent Unit (GRU) could be trained as a generative model. This model is able to memorize the training data set and reiterate its memory as the output with arbitrary length. This ability makes the model feasible for generating dance animation. Remo is a dance that comprises several repeating basic moves. A generative model with Remo moves as training data set should make the animation creating process for this dance simpler. Because the generative model for this kind of problem involves a probabilistic function in form of Mixture Density Models (MDN), the random effects of that function also affect the model performance. This paper uses LSTM and GRU as generative models for Remo dance moves and tests their performance. SGD, Adagrad, and Adam are also used as optimization algorithms and drop-out is used as the regulator to find out how these algorithms affect the training process. The experiment results show that LSTM outperforms GRU in term of the number of successful training. The trained models are able to create unlimited dance moves animation. The quality of the animations is assessed by using visual and dynamic time warping (DTW) method. The DTW method shows that on average, GRU results have 116% greater variance than LSTM’s. Intisari— Pembuatan animasi tari bisa disusun secara manual atau menggunakan motion capture. Sebuah sistem cerdas yang dapat menghasilkan gerakan tari yang bervariasi bisa membantu proses ini. Recurrent neural network yang berupa Long ShortTerm Memory (LSTM) atau Gated Recurrent Unit (GRU) dapat dilatih menjadi model generatif. Model ini akan menghafal data pelatihan dan mengeluarkan apa yang diingatnya dengan variasi yang tak terbatas panjangnya. Kemampuan ini sesuai untuk menghasilkan tarian yang terdiri atas perulangan gerakangerakan dasar. Tari Remo adalah tari yang memiliki banyak variasi dan tersusun dari gerakan-gerakan dasar yang pendek dan berulang. Bila tari ini dilatihkan menjadi model generatif, maka animasi tarian yang merupakan variasi dari gerakangerakan tari Remo menjadi mudah dihasilkan. Karena model generatif untuk tari Remo melibatkan penggunaan Mixture Density Network (MDN) yang berupa fungsi probabilitas, maka kinerja model ini juga terpengaruh efek acak (random). Makalah ini melakukan sejumlah percobaan menggunakan LSTM dan GRU yang dilatih untuk menjadi model generatif bagi gerakan tari Remo. Hasil percobaan memberi informasi seberapa besar kesuksesan proses pelatihan. Efek penggunaan teknik optimisasi SGD, AdaGrad, dan Adam, serta teknik regularisasi drop-out juga dicoba. Pada pelatihan yang sukses, variasi animasi tari yang dihasilkan dianalisis menggunakan Dynamic Time Warping (DTW). Hasil percobaan menunjukkan keberhasilan LSTM dalam pelatihan lebih besar daripada GRU. Perhitungan DTW menunjukkan bahwa gerakan yang dihasilkan GRU memiliki variasi 116% lebih besar daripada variasi hasil LSTM. Kata Kunci—LSTM, GRU, DTW, model generatif, tari Remo.