DEIM Forum 2014 F9-3

クラシック音楽の内容記述のウェブからの収集手法
栗林

拓†浅野 泰仁†

吉川 正俊†† 京都大学大学院情報学研究科 〒 606–8501 京都市左京区吉田本町
E-mail: †kuribayashi@db.soc.i.kyoto-u.ac.jp, ††{asano,yoshikawa}@i.kyoto-u.ac.jp
あらましクラシック音楽を鑑賞する際には, その曲の音楽的な内容や構造に関する記述を読むことで曲に対する理解を深めることができる. このような内容記述は, 一般のウェブ検索では効率的に見つけることが困難である. 本研究では, クラシック音楽の楽曲に関するウェブページを 8 種類に分類するラベル付けを提案し、それを利用した Labeled

LDA を用いることでクラシック音楽の内容記述をウェブから収集する手法を提案する. また, 記述中の曲名の出現位置を検出することで, 異なる曲に関する記述を排除するよう手法の改良を行う. 評価実験として, 実際にいくつかの曲に関する記述を提案手法により集め、有益な記述が効率的に得られることを検証する。
キーワード

情報検索, クラシック音楽, LDA, Labeled LDA

1. は じ め にクラシック音楽の楽曲は, 一般には, ”聴きどころ”が理解し難いものとして捉えられることが多い. 音楽の専門家でない者やクラシック音楽に関する詳細な知識を持たない者にとっては尚更である. これは, ポップス音楽など, 他のジャンルに比べ, クラ
シック音楽に顕著な特徴であるといえる. なぜなら, クラシック
音楽は, 他のジャンルの音楽に比べ, 理論に基づいた形式が確立され, 様々な予備知識を持つことで楽曲の特徴をつかむことが容易になるものであり, また, 楽曲の規模も他ジャンルよりも比較的大きいものが多いため, 専門的な知識を持たない者が独力で理解を得ることが困難だからである.
楽曲の内容記述とは, 楽曲の内容, 構造に関する客観的な記述,
また, 楽器名などを用いて, 曲の具体的な部分を言葉で説明する
記述のことである. そういった記述を得ることで, 例えば楽曲を鑑賞する際に, 現在聴いている楽曲の部分が, 楽曲の理論的な構
造のどの部分に相当し, どういった意味を持つのか, などといった, 予備知識なしに独力では理解することが困難なことを理解する手助けになる.
楽曲に関する知識を得るためには, 例えば Wikipedia（注 1）のよ

図 1 十分な記述のある Wikipedia ページの例 (Beethoven, Symphony

No.9)

うな百科事典の図 1 のようなページや, その他のウェブサイト
を検索し, 記述を探す, という方法が考えられる.

読むことは, 楽曲の理解に有用である.

図 1 の, ベートーヴェンの交響曲第 9 番のページ（注 2）では, 例

しかし, Wikipedia は, ユーザが自由に編集して記述するといえば, Form(形式) というセクションの中の First movement(第う形のために, 曲によっては, 非常に詳細で役立つ情報があった

1 楽章) というサブセクションに, “The opening theme, played

り, 逆に, 図 2（注 3）のようなページのように内容に関する記述が殆

pianissimo over string tremolos, so much resembles the sound of

どなかったり, 場合によっては曲目のページ自体がなかったり

an orchestra tuning, many commentators have suggested that wasする. Wikipedia 以外のページでは, 図 3（注 4） のように, Wikipedia

Beethoven’s inspiration.” という記述がある. これは, 曲の具体的の記述では得られない新たな情報が得られることも多い. しかな部分 (the opening theme) に関し, どのような楽器が (string), どし, 一般のウェブ検索では, 単に曲名で検索しても, 良い結果がのようなことをしているか (pianissimo, tremolos) といったこと簡単に, 効率的に得られることは少ない. また, 楽曲の内容の解を解説する記述である. このような記述による曲全体の解説を説は, 執筆者によっては, 違う観点から書かれることで, 違った（注 1）：http://ja.wikipedia.org/wiki/（注 3）：http://en.wikipedia.org/wiki/Coriolan Overture（注 2）：http://en.wikipedia.org/wiki/Symphony No. 9 (Beethoven)（注 4）：http://asiyclassical.wordpress.com/2011/11/23/19-suppe-light-cavalry-overture/ように, 実際の曲の再生時間との対応を示すものや, その他, 百科事典の形式では見られない情報を探すのは難しい. また, 『名曲事典』はオーケストラ曲のみを対象としており, 例えばピアノ独奏曲は含まれない, などの問題点もある.
我々の先行研究では, LDA(Latent Dirichlet Allocation) [4] 及び

L-LDA(Labeled LDA) [5] を用いることで, クラシック音楽に関するウェブページのスコア付け, 再ランキングを行い, 楽曲の内
容記述を効率的に取得する手法を提案している. [6] [7]
本研究では, 先行研究の手法を, ウェブページ内の段落単位に適用し, クラシック音楽の内容記述を, 段落単位で収集する. その際, 単純に収集するだけでは, 異なる楽曲に関する記述が多く混入してしまうことに着目し, 記述中の曲名の出現位置を考慮
し, 該当する曲に関するものだけを収集する手法を提案する.
図 2 十分な記述のない Wikipedia ページの例 (Beethoven, Coriolan

Overture)

提案手法により, 従来の検索手法では, 曲に関する専門的な情報を具体的に知らなければ, 効率的に得ることが困難であった,楽曲に関する有益な内容記述を, 効率的かつ容易に得ることができるようにした.

2. 関 連 研 究
音楽に関わる様々な検索の研究, あるいはキーワードを用いた検索補助や検索結果の絞込みに関する研究は, 多くなされている.

Knees ら [8] は, ”rock with great riﬀs” や”relaxing music” のように, 曲の内容や印象を自然言語で記述したものをクエリとし,合致する曲目を提示するシステムを研究している.
大坪 [9] の研究では, 再生中の音楽のメタ情報 (アーティスト
名, アルバム名, 楽曲名) から, CD ジャケットの画像や楽曲のレコメンドの提示を行うシステムが考案されている.
堀ら [10] は, 一般的なキーワード検索を, Wikipedia から関連単語を抽出することによりクエリ拡張を行い, 検索結果を改善する研究を行っている.
中谷ら [11] は, Web ページの検索結果を, 文書の読みやすさ
図 3 Wikipedia にはないような有益な記述の例 (Suppe, Light Cavalry

Overture)と専門用語の出現密度の低さに基づき評価し, 一般的なユーザに理解しやすいページを発見する手法を考案している.
過去における, クラシック音楽に関する知識の集約に関する重役立つ記述が見つかることもあるが, 優れた記述を複数得るの要の試みの一つとして, Fineman [12] が実現した DW3 Classicalは, 手動では手間が掛かる.

Music Resources が挙げられる. これは, 大学の音楽専攻の学生

クラシック音楽に関する書籍では, 『新西洋音楽史』(音楽之のために, クラシック音楽に関する様々な知識を, リンク集の形

友社) [1] や『標準音楽辞典』(音楽之友社) [2] といったものが権式で結集したものである. 人手で精査された情報のリンク集は,威とされている. しかし, 前者は音楽史, 例えば音楽の分野や作

ウェブ検索では簡単に得られない情報を容易に得られるように曲家にフォーカスしており, 曲に関する記述は見られない. まするためのものであったが, 2007 年にこのプロジェクトは終了

た, 後者における楽曲の解説は, 「ベートーヴェンの管弦楽曲。

している.

op.62。1807 年作。1802 年に上演されたコリンの戯曲《コリオ本研究では, このプロジェクトの成果のようなものを, 内容をラン》から暗示を得て作曲。コリンに献呈。」 といった程度の,楽曲の内容記述に絞った形で収集するシステムの実現を目指す.

一般の事典の記述の域を出ない.

Jia ら [13] は, L-LDA を学術論文に関係するウェブページの曲に関する記述を集めた書籍には, 例えば『名曲事典』(音楽

分類・評価に応用する研究を行っている. 論文に付与されたキー

之友社) [3] のようなものがある. この書籍は, 約 240 人の作曲家

ワードを, L-LDA のラベルとしてトピックモデルを構築するこの約 2000 曲に関し, 時に譜例などを用い, 内容, 構造を詳細に記とで, 同様のキーワードを含むウェブページが本当に関連して述している. しかし, 例えばこういった書籍であっても, 図 3 のいるかを評価し, 論文の理解支援を行う.
本研究による, 有益な内容記述を得るシステムの更なる応用

としては, 例えば以下のようなものが考えられる. 音楽自体を解•

irrelevant: 上記のいずれにも当てはまらないページ, 例え

析し構造を分析する研究としては, 例えば, ベース音高などの情ば, 楽曲に無関係なページ, 曲には関係しているが文章がない

報から和音を推定する須見ら [15] の研究のようなものが盛んに

ページ, Wikipedia の Disambiguation のページ等.

行われている. また, 前澤ら [16] は, 実際の演奏に関する, テン

本研究では, 上記のラベルを用いて学習させた L-LDA の結果

ポなどの情報と曲の解釈を結びつける研究を行っている. こうを用いて, クラシック音楽の楽曲に関するウェブ検索結果の各

いった技術を利用し, 曲の構造, 進行を分析し, 本研究で得られページに対し, 段落単位で評価・再ランキングを行い, 有益な内

るような内容記述から, 曲の具体的な部分を示すものを抽出し容記述を収集した.

て実際に音楽と結びつけて提示するシステムなどが考えられる.

3. 提案手法の概要

3. 2 曲名の出現位置を考慮した改良手法
曲名によるウェブ検索結果から, 内容記述らしき段落を単純に収集すると, 1 つ大きな問題が生じる. それは, 検索結果の中で,

3. 1 L − LDA を用いた手法

他の楽曲に関する記述が含まれていた場合も上位に抽出してし楽曲の内容に関する有益な記述とは, 曲の具体的な部分を解まうという問題点である. 楽曲の内容記述を含むページは, その説している文である. 我々は先行研究 [6] で, L-LDA を用いて,ページ内に複数の楽曲に関して詳しく記述しているケースが多楽曲の内容記述を含むウェブページを効率的に取得する手法

い. その場合, 集めたページを単純に段落単位で評価すると, 他

LLRCW を提案している.

の楽曲に関する記述であっても関係なく上位に評価してしまう.

L-LDA を用いた動機としては, 有益な記述は似たような単語

そのため, 我々は記述内の曲名の出現位置を考慮し, 曲名のタを用いているという仮説に基づいている. 文書集合を入力としグ付けを行うことで, 他の楽曲に関する記述であれば除外するて与えることで, 文書中のそれぞれの単語を生成する潜在的なことができる手法を提案した. それらは, 以下の 4 通りである.

トピックを推定する LDA を利用することで, 例えば, 楽曲の内
容記述を表すトピックの分布の値が高い文書は, 楽曲の内容記述を表している, と考えることができる.

L-LDA を利用するためには, 手動でつけるラベルを決める必要がある. ラベルの種類を決定するために, クラシック曲の曲名•

段落 (1): 段落中に出現する曲名の中で, 最初に出現するものをその段落のタグとする.

•段落 (2): 段落の 1 文目に出現する曲名の中で, 最初に出現するものをその段落のタグとする.

•

線形 (1): ページ毎に文書の先頭から線形に探索を行い, 1による検索結果を 1540 ページ調べ, それらが概ね 8 種類に分類

つの曲名が出現してから, 次の曲名が出現する 1 つ前の段落までき, 本研究の目的に合致することが分かった. それらは, 以下でにその曲名をタグ付けする.

の 8 つである.

•

structure: 楽曲の内容, 構造に関する客観的な記述. 楽器

名などを用いて, 曲の具体的な部分を言葉で説明する記述. 例:•

線形 (2): ページ毎に文書の先頭から線形に探索を行い, 1

文目に曲名が出現する段落から, 次に 1 文目に曲名が出現する
段落の 1 つ前の段落までにその曲名をタグ付けする.

”There follows a theme of marching of armies carried out by the

ただし, それぞれについて, 曲名が出現しない場合はタグ付けをhorns.”

行わなかった.

•background: 作曲の背景に関する記述を含むページ. 例

えば, 作曲者自身に関する記述, 作曲前後の作曲者の具体的な

4. 評 価 実 験

活動, 作曲に繋がった動機やきっかけなど. 例: ”The overture

4. 1 概is one of three early works by Lilburn which center on the theme

評価実験に用いた曲は以下の 10 曲である.

of national identity; the other two are 1944’s Landfall in Unknown•

Piano Concerto (E. Grieg)

Seas for narrator and orchestra and the tone poem A Song of Islands•

Piano Sonata No. 16 (W. A. Mozart)of 1946. ”•

Thieving Magpie Overture (G. Rossini)•commentary: 楽曲やその演奏に関する, 記述者自身の•Prince Igor Overture (A. Borodin)

感想やコメント, 評価等. 例: ””At this point there are so many•

Adagio for Strings (S. Barber)

Brahms recordings that no single one is going to satisfy all of our•Canon in D Major (J. Pachelbel)

needs but this recording is competitive with the best in artistic and•Carmina Burana: O Fortuna (C. Orﬀ)

sonic aspects.

•

Nocturne No. 2 In E-Flat Major, Op. 9 (F. Chopin)score: 楽曲の楽譜の販売, ダウンロードページを表すラベ•

Orchestral Suites No. 3 in D Major, BWV 1068 (J. S. Bach)ル. 例としては, IMSLP や, 一般的なオンライン楽譜販売サイト.

•

The Planets, Op. 32: Jupiter, the Bringer of Jollity(G. Holst)••

要

cdmp3: 楽曲の CD や mp3 の販売. ダウンロードページ,

今回の実験としては, 先行研究で, ページ単位での効率的な情

また, トラック名のみの記述, 動画のみのページ. 例としては,報収集が有効であると示された提案手法 LLRCW が, 段落単位

Amazon や iTunes の CD ページ.

での取得に有効であるか調べる実験 1 と, その結果得られた段•

noneng: 英語以外のページ.

落から, 違う曲に関する記述を除去するのに, 前項で示した改良•

dictionary: 辞書等のエントリのページ. 内容の詳しい記手法が有効であるかを調べる実験 2 を行った.

述ではなく, 単純な説明しかない.

表 1 上位 30 件中有益な内容記述だった割合
手法

Grieg

Mozart Rossini Borodin Barber Pachelbel

Orﬀ

Chopin

Bach

Holst

平均

LR

26.7%

20%

3.3%

0%

40%

0%

13.3%

3.3%

26.7%

0%

13.3%

LLRC

33.3%

23.3%

3.3%

0%

6.7%

3.3%

0%

13.3%

0%

3.3%

11%

LLRCW 56.7%

43.3%

13.3%

6.7%

90%

23.3%

36.7%

50%

93.3%

6.7%

42%

まず, 今回の対象とした 10 曲に対し, 曲名と作曲者名をクエ

手法

該当曲とタグ付け それ以外とタグ付け

リとして Bing Search API を用いてウェブ検索を行い, 得られる段落 (1)

4. 2 実験

表 2 曲名タグ付け結果

1

結果ページをすべて取得した. その結果得られたウェブページ
の数は, Grieg は 708, Mozart は 929, Rossini は 788, Borodin は82% (82/100)

タグなし

87.2% (68/78)

70.1%(499/712)

段落 (2)

78% (39/50)

88.9% (48/54)

67.3%(536/796)

線形 (1)

54.4% (246/452)

90.0% (307/341)

76.6%(82/107)

線形 (2)

53.7% (247/460)

88.6% (263/297)

83.2%(119/143)

872, Barber は 949, Pachelbel は 766, Orﬀ は 946, Chopin は 562,
Bach は 970, Holst は 795 であった.

表 3 タグ付けの正解率
手法

次に, それらのページから, HTML タグ等の除去を行いテキス

正解率段落 (1) 72.1% (649/900)

トのみを抽出し, 改行を区切りとすることで段落に分割した.

段落 (2) 69.2% (623/900)

そして, それらに対し, 先行研究の提案手法 LLRCW を適用

線形 (1) 70.5% (635/900)

し, ランキングを行った. ただし, 文の形を為していないもの, 例

線形 (2) 69.9% (629/900)

えば箇条書きの項目や単語のみの短い羅列は, 本研究においては不要な記述であるため, 10 単語より短いものは除外した. ま

表 4 関係ある記述の再現率

た, Bing Search の結果には, 異なるページに全く同じ文が含ま

手法

再現率

れていることが多くあったため, 全く内容が同じ段落は排除し段落 (1)

26.9% (82/305)

た. そして, それぞれの曲の上位 30 件に対し, それぞれが有益な段落 (2)

12.8 % (39/305)

線形 (1) 80.7% (246/305)

内容記述かどうか判断し, 30 件中の適合率により手法の評価を

線形 (2) 81.0% (247/305)

行った. また, 今回は比較のため, 同じく先行研究で提案している手法, LR と LLRC を同様に用い, 評価した.

4. 3 実験

2それぞれで, 対象とした曲としてタグ付けされたものうち, 実際

実験 1 で得られた段落を用いて, 記述中の曲名の出現位置をにその曲に関する記述だった割合, 及び, それ以外の曲としてタ見ることで, その記述が何の曲に関しての記述かを判定できる

グ付けされたもののうち, 実際に関係ない記述だった割合を示か検証した.

している. タグが付かなかった記述に関しては, 本来該当曲に関まず, 実験 1 と同様の曲目に対して LR, LLRC, LLRCW 各上する記述として扱うのが自然だが, 実際には, 特に線形 (1)(2) の位 30 件, 計 900 件の段落を対象とした. それらに対し, 曲名の出手法で, 該当曲に関する記述にはそのタグが付いていたため, 関

現位置を考慮する 4 つの手法を適用した.

係ない記述として扱うことにした. タグなしの行には, 提案する

今回の実験は, 求めている曲に関する記述ではないにも関わ

4 つの手法ではタグが付かなかったもののうち, 該当曲に関係ならず検索結果で得られてしまうケースが多いため, それを除去

い記述の数を示している. 表 3 には, 対象とした記述全体に対すすることを目的としている. そのために, 求めている曲とは違うる各手法のタグ付けの正解率を示している. ただし, タグなしの曲としてタグ付けされたものが, 実際に関係ない記述であるか

記述に関しては, 該当曲に関係ない記述として扱っている.

どうかを検討した.

この結果において, 4 つの手法すべてが 70%前後のタグ付け

4. 4 結果・考察

正解率を示し, 段落 (1) の手法が僅差で最良の結果を示した. ま実験 1 の結果として, 表 1 に, 提案手法による段落の再ラン

た, 表 4 に示される通り, 線形 (1)(2) の手法に関しては, 該当曲

キングで, 上位 30 件中何件に有益な内容記述を得られたかを示に関する記述の再現率, 即ち, 関係ある記述に対し実際にその曲した.

名をタグ付けすることができた割合が, 段落 (1)(2) の手法に比今回調べた 10 曲それぞれにおいて, LLRCW が段落単位でもべ大幅に高かった.

他の手法より良い結果を示していることが分かる. その中で, 例

これらの結果より, 以下のことが言える. まず, 先行研究の提えば Rossini や Borodin, あるいは Holst に関しては, 他の曲に比案手法 LLRCW は, 段落単位で適用しても有益な内容記述を効

べて低い数字となった. これは, おそらく, 曲の性質上, 曲自体の率的に取得することができる. また, 曲名の出現位置を考慮する

内容記述が現れにくいからだと考えられる. 例えば, Rossini やことで, 不要な記述を排除することが可能である. 曲名のタグ

Borodin は歌劇の序曲であり, 歌劇自体に関する記述が多くなる

付けの正解率に関しては段落 (1) の手法が最も良い結果を示し

こと, Holst は組曲の中の 1 曲であり, 組曲全体に関しての記述

たが, 段落 (1)(2) の手法に関してはそもそもタグが付かない場があることが影響している.

合が多く, 関係ある記述の再現率は線形 (1)(2) の手法の方が高

実験 2 の結果として, 表 2 に, 今回提案した曲名タグ付け手法

かった.

5. ま と め
本研究では, クラシック音楽の楽曲の内容記述を, ウェブから効率的に収集する手法を提案した. 先行研究での Labeled LDAを用いた手法をウェブ検索結果に段落単位で適用することに加え, 記述中の曲名の出現位置を考慮することで, 必要な記述のみ
をより効率的に取得できるようにした.
評価実験として, クラシック音楽の曲名による検索結果を段落単位で再ランキングし, 上位 30 件に含まれる有益な内容記述の数を比較した. また, 曲名の出現位置を考慮する改良手法により, 不要な記述をどれだけ排除できるかを調べた. その結果, 提案手法により有益な内容記述を効率的に収集できること, 曲名の出現位置を考慮することで不要な記述を排除できることを示した.
今後の課題としては, まず, 提案手法により得られる内容記述
が, 実際にどれだけ有益なものと言えるのか, 対象曲を増やしてアンケート調査を行い評価することを行いたい.
また, 本研究では, 内容記述を, 楽曲の特定の部分を具体的に解説する記述としているが, それらは, 例えば純粋に楽譜上のことを解説している記述や, それが意味している作曲者の意図を解説している記述など, 様々な意味を持った記述も含んでいる.
また, 初心者に分かりやすく書かれている場合もあれば, 演奏者向けに詳しく解説されたものもある. そういった様々な観点から, 得られた内容記述を分類することで, 様々なレベルのユーザ,
また, 様々な目的に対応することができるようになると考える.
本研究では, 段落単位で有益な内容記述を複数収集している.
今後は, そうやって得られた複数の記述に対し, 楽曲のどの部分を記述しているものかというアラインメントを取ることを検討していきたい. 記述同士の部分の対応付けを取り, またそれを更には楽譜と対応付けることができれば, クラシック音楽の学習支援として非常に役立つものとなる.
参考文献[1] グラウト/パリスカ (2001) 『新 西洋音楽史』(音楽之友社)[2] 『新訂 標準音楽辞典 第二版』(2008) (音楽之友社)[3] 属啓成 (1969)『名曲事典』(音楽之友社)[4] David M. Blei, Andrew Y. Ng, Michael I. Jordan. “Latent Dirichlet
Allocation.” The Journal of Machine Learning Research, Volume 3,
pp. 993-1022, 2003.
[5] Daniel Ramage, David Hall, Ramesh Nallapati and Christopher D.
Manning. “Labeled LDA: A supervised topic model for credit attribution in multi-labeled corpora.” Proceedings of the 2009 Conferenceon Empirical Methods in Natural Language Processing(EMNLP
2009), Volume 1, pp. 248-256, 2009.
[6] 栗林拓, 浅野泰仁, 吉川正俊. クラシック音楽の内容記述に特化した検索手法. 第 5 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2013) 論文集, 2013.
[7] Taku Kuribayashi, Yasuhito Asano, and Masatoshi Yoshikawa.
”Ranking Method Specialized for Content Descriptions of Classical Music”. Proceedings of the 22nd World Wide Web Conference(WWW2013), pp.141-142, 2013.
[8] Peter Knees, Tim Pohle, Markus Schedl, and Gerhard Widmer. “AMusic Search Engine Built upon Audio-based and Web-based Similarity Measures” Proceedings of the 30th annual international ACM
SIGIR conference on Research and development in information retrieval(SIGIR 2007), pp.447-454, 2007.
[9] 大坪五郎. Goromi-Music 音楽をより楽しむためのインタフェー

ス. WISS, 2007.
[10] 堀 憲太郎, 大石 哲也, 峯 恒憲, 長谷川 隆三, 藤田 博, 越村 三幸.
Wikipedia からの拡張クエリ生成による Web 検索とその評価. 人
工知能学会研究会 SIG-SWO-A803-13, 2009.
[11] Makoto Nakatani, Adam Jatowt, and Katsumi Tanaka, Easiest-First
Search: Towards Comprehension-based Web Search, Proceedingsof the 18th ACM Conference on Information and Knowledge Management(CIKM 2009), pp. 2057-2060, 2009.
[12] Yale Fineman. “DW3 Classical Music Resources: Managing Mozart
on the Web.” Libraries and the Academy, Volume 1, Number 4,
pp.383-389, 2001.
[13] H. Jia, X. Liu.: Scientific Referential Metadata Creation with Information Retrieval and Labeled Topic Modeling. iConference 2013, pp.
274-288, 2013.
[14] Griﬃths, T. L. and Steyvers, M. “Finding scientific topics.” Proceedings of the National Academy of Sciences, Vol. 101, No. Suppl. 1, pp.
5228-5235, 2004.
[15] Kouhei Sumi, Katsutoshi Itoyama, Kazuyoshi Yoshii, Kazunori Komatani, Tetsuya Ogata, Hiroshi G. Okuno. ”Automatic Chord Recognition based on Probabilistic Integration of Chord Transition andBass Pitch Estimation.” Proceedings of the 9th International Conference on Music Information Retrieval(ISMIR 2008), pp. 39-44, 2008.
[16] Akira Maezawa, Masataka Goto, Hiroshi G. Okuno. ”Query-byConducting: An interface to retrieve classical-music interpretations
by real-time tempo input.” Proceedings of 11th International Society
for Music Information Retrieval Conference(ISMIR 2010), pp. 477482, 2010.