已经提出通过多种方法来分析乐曲的和弦进行(称为和弦进行分析)。和 弦进行分析典型地包括分析记录在个人计算机或便携式音乐播放器上的许多 乐曲的和弦进行，以便基于分析的乐曲的和弦进行而搜索希望的乐曲。
通常，基于通过分析代表组成讨论中(in question)的乐曲的音频信号的 波形而获得和弦，分析给定乐曲的和弦进行。更具体地，如图1中所示，分 析乐曲A的波形(波形)给出以C、F、G和C为顺序的和弦进行。同样地， 分析乐曲B的波形提供以CM7、Dm7、G7和CM7为顺序的和弦进行。然后 进行检查以便确定乐曲A的和弦C是否类似于乐曲B的和弦CM7。还进行 检查以查看乐曲A的C、F、G和C的和弦进行是否类似于乐曲B的CM7、 Dm7、G7和CM7和弦进行。
在通过和弦进行分析获得的和弦进行中包含一些误差。这种误差如何发 生依赖于用于确定和弦(和它们的进行)的算法而变化。说明性地，如图2 中所示，普通和弦分析可能产生C、F、G和Cm的错误的和弦进行，而不是 C、F、G和C的正确的和弦进行。在此情况下，大三和弦(major chord)C 被误认为是小三和弦(minor chord)，这可能正好被分析为具有完全不同音乐 意义的和弦。
在上面的示例中，不能照原样采用根据传统音乐理论的所谓和弦距离透 视法(perspective)。
在和弦进行分析中，相对容易区分大三和小三和弦。当开始检测比方说 多变的四音符(four-note)和弦时，难度增加并且分析的精度下降。
同时，存在乐曲数据创建装置(如在专利文件1中公开的一种)，其从代 表乐曲的音频信号中提取对应于每个音符的频率成分，从提取的对应于每个 音符的频率成分检测每一个由合计达到高水平(level)的三个频率成分形成 的第一和第二和弦候选(candidate)，并且平滑该第一和第二和弦候选的进行 以便创建乐曲数据。

技术问题
仍然存在不能精确分析乐曲的和弦进行的问题。这是由于包括在通过对 组成感兴趣的乐曲的音频信号的和弦进行分析而获得的和弦进行中的误差。
例如，一些误差几乎总是包含在通过普通和弦进行分析获得的和弦进行 中。这种误差出现的方式依赖于用于确定和弦的算法变化。因此，不能照原 样采用根据音乐理论的和弦距离透视法。
此外，在上述日本专利公开No.2004-184510中公开的乐曲数据创建装置 明显地未能创建精确的乐曲数据。这是因为公开的装置通过从组成对象乐曲 的音频信号的音频成分检测和弦候选来创建乐曲数据，并且和弦进行很可能 包括误差。
已经鉴于上面的情况完成本发明，并且提供安排以便比之前更精确地分 析和弦进行。
在执行本发明中并且根据它的一个实施例，提供了一种信息处理设备包 括：提取装置，用于从通过分析乐曲的波形获得乐曲的和弦进行提取特征量， 该特征量与组成每个和弦进行的和弦相关；以及计算装置，用于基于提取的 特征量，计算和弦进行和其它和弦进行之间的相似度。
优选地，该提取装置可以提取同时出现的和弦之间的关系或各和弦间的 过渡关系作为特征量。
优选地，根据本发明的信息处理设备还可以包括记录装置，用于记录提 取的特征量；其中该计算装置可以基于记录的特征量，计算该和弦进行和其 它和弦进行之间的相似度。
优选地，该计算装置可以基于提取的特征量，计算组成每个和弦进行的 各和弦和讨论中的和弦进行的其它和弦之间的相似度。
优选地，该提取装置可以包括：第一特征量提取装置，用于提取指示给 定和弦在每个和弦进行中同时出现的概率的第一概率；第二特征量提取装置， 用于提取指示在讨论中的和弦进行中从给定和弦到另一和弦的过渡的概率的 第二概率；以及第三特征量提取装置，用于提取指示在讨论中的和弦进行中 从其它和弦到给定和弦的过渡的概率的第三概率；其中该计算装置可以基于 关于组成每个和弦进行的和弦提取的第一概率、第二概率和第三概率，计算 和弦进行和其它和弦进行之间的相似度。
优选地，该提取装置可以包括：第一特征量提取装置，用于提取指示在 和弦进行中给定和弦进行同时出现的概率的第一概率；第二特征量提取装置， 用于提取指示在和弦进行中从给定和弦进行到另一和弦进行的过渡的概率的 第二概率；以及第三特征量提取装置，用于提取指示在和弦进行中从其它和 弦进行到给定和弦进行的过渡的概率的第三概率；其中该计算装置可以基于 关于每个和弦进行提取的第一概率、第二概率和第三概率，计算和弦进行和 其它和弦进行之间的相似度。
优选地，该计算装置可以使用预定算法并且基于提取的特征量，计算组 成每个和弦进行的和弦进行和由用户指定的和弦进行之间的相似度。
优选地，根据本发明的信息处理设备还可以包括检索装置，用于基于计 算的相似度从各乐曲中执行乐曲检索。
优选地，预定算法可以包括计算特征量的矢量相关性。
根据本发明的另一实施例，提供一种信息处理方法包括以下步骤：从通 过分析乐曲的波形获得的乐曲的和弦进行提取特征量，该特征量与组成每个 和弦进行的和弦相关；以及基于提取的特征量，计算组成每个和弦进行的和 弦进行和其它和弦进行之间的相似度。
根据本发明的另一实施例，提供一种记录介质，该记录介质存储用于使 得计算执行包括以下步骤的和弦分析处理的程序：从通过分析乐曲的波形获 得乐曲的和弦进行提取特征量，该特征量与组成每个和弦进行的和弦相关； 以及基于提取的特征量，计算组成每个和弦进行的和弦进行和其它和弦进行 之间的相似度。
根据本发明的一个方面，首先从通过分析乐曲的波形获得的乐曲的和弦 进行提取特征量，该特征量与组成每个和弦进行的和弦相关。然后基于提取 的特征量，计算组成每个和弦进行的和弦进行和其它和弦进行之间的相似度。
有益效果
根据如上概述的本发明，可以比以前更精确地分析和弦进行。
附图说明
图1是普通和弦进行分析的解释性示意图；
图2是普通和弦进行分析的另一个解释性示意图；
图3是显示个人计算机的典型硬件结构的方块图；
图4是显示个人计算机的典型功能性结构的方块图；
图5是组成由个人计算机执行的乐曲检索处理的各步骤的流程图；
图6是和弦进行分析的解释性示意图；
图7是组成由特征量提取单元执行的特征量提取处理的各步骤的流程 图；
图8是显示由和弦同时出现概率提取单元提取的典型的和弦同时出现概 率的示意图；
图9是显示由和弦过渡目的地概率提取单元提取的典型的和弦过渡目的 地概率的示意图；
图10是显示由和弦过渡起源概率提取单元提取的典型的和弦过渡起源 概率的示意图；
图11是由特征量提取单元提取的特征量的解释性示意图；
图12是详述如何计算和弦进行间的相似度的示意图；
图13是详述如何计算和弦进行间的相似度的另一个示意图；
图14是详述如何计算和弦进行间的相似度的另一个示意图；
图15是显示用于显示乐曲的检索结果的输出单元的典型屏幕的示意图；
图16是显示个人计算机的另一个典型功能性结构的方块图；
图17是组成由个人计算机执行的另一个乐曲检索处理的各步骤的流程 图；
图18是组成由特征量提取单元执行的另一个特征量提取处理的详细步 骤的流程图；
图19是显示由和弦进行同时出现概率提取单元提取的典型的和弦进行 同时出现概率的示意图；
图20是显示由和弦进行过渡目的地概率提取单元提取的典型的和弦进 行过渡目的地概率的示意图；
图21是显示由和弦进行过渡起源概率提取单元提取的典型的和弦进行 过渡起源概率的示意图；
图22是由特征量提取单元提取的特征量的解释性示意图；
图23是详述如何计算和弦进行间的相似度的示意图；
图24是详述如何计算和弦进行间的相似度的另一个示意图；以及
图25是显示主要成分分析的计算结果的示例的示意图。
附图标记的解释
附图标记1代表个人计算机；11代表CPU；12代表ROM；13代表RAM； 16代表显示单元；17代表输出单元；18代表记录单元；19代表通信单元； 20代表驱动器；21代表可移除介质；31代表和弦进行分析单元；41代表特 征量提取单元；42代表和弦相似度计算单元；43代表乐曲检索单元；51代 表和弦同时出现概率提取单元；52代表和弦过渡目的地概率提取单元；53代 表和弦过渡起源概率提取单元；61代表和弦进行同时出现概率提取单元；62 代表代表和弦进行过渡目的地概率提取单元；以及63代表代表和弦进行过渡 起源概率单元。

将参照附图描述本发明的各实施例。
图3是显示个人计算机1的典型硬件结构的方块图。
在图3中示例的个人计算机1中，CPU(中央处理单元)11根据存储在 ROM(只读存储器)12中的程序或从记录单元18加载到RAM(随机存取存 储器)13中的程序执行各种处理。RAM 13还容纳由CPU 11在执行它的各种 处理中所需的数据。
CPU 11、ROM 12和RAM 13通过总线14相互连接。输入/输出接口15 也连接到总线14。
输入/输出接口15与输入单元16、输出单元17、记录单元18和通信单 元19连接。输入单元16典型地由键盘和鼠标组成。输出单元17通常由扬声 器和如LCD(液晶显示器)的显示器构成。记录单元18说明性地由硬盘驱 动器形成。通信单元19典型地控制与在如因特网的网络上的其它设备通信的 过程。
驱动器20根据需要可以连接到输入/输出接口15。包括磁盘、光盘、磁 光盘或半导体存储器的可移除介质21可以附接到驱动器20，并且从附接的 介质检索的程序可以根据需要安装到记录单元18中。
个人计算机1的硬件结构不限于图3中示出的。个人计算机1只需要拥 有如下面要讨论的图4中描述的功能性结构。
图4是显示个人计算机1的典型功能性结构的方块图。对于在图4中的 附图标记，那些在图3中已经使用的附图标记指定相同或相应的部件，并且 在下文中将省略它们的多余描述。
个人计算机1是执行用于使用从乐曲的数据再现的音频信号分析乐曲的 和弦进行的预定处理的设备。如此，个人计算机1是根据本发明的信息处理 设备的实施例。
个人计算机1构建为包括输入单元16、输出单元17、记录单元18和和 弦进行分析单元31。
在该实施例中，个人计算机1具有上述图3中示出的硬件结构。在该结 构中，和弦进行分析单元31由用于由图3中的CPU 11执行的软件(程序) 说明性地组成。如果个人计算机1的硬件结构与图3中示出的不同，那么和 弦进行分析单元31可以被实现为硬件单元或软件和硬件元件的组合。
和弦进行分析单元31使用记录在记录单元18上的乐曲(即，它们的数 据)的波形，执行分析乐曲的和弦进行所需的处理。
和弦进行分析单元31构造为包括：特征量提取单元41、和弦相似度计 算单元42、以及乐曲检索单元43。
特征量提取单元41通过执行特征量提取处理从自乐曲的波形所分析的 和弦进行提取(即，计算)特征量。特征量提取单元41把所提取的特征量记 录到记录单元18(或到RAM 13等)。
特征量提取单元41构造为包括：和弦同时出现概率提取单元51、和弦 过渡目的地概率提取单元52、以及和弦过渡起源概率提取单元53。
和弦同时出现概率提取单元51从自乐曲的波形所分析的和弦进行中提 取(计算)两个给定和弦同时出现的概率(和弦同时出现概率)。
和弦过渡目的地概率提取单元52在自乐曲的波形所分析的和弦进行中 提取(计算)从给定和弦到另一个和弦的过渡的概率(和弦过渡目的地概率)。
和弦过渡起源概率提取单元53提取(计算)在乐曲的波形所分析的和弦 进行中给定和弦的过渡源自另一个和弦的概率(和弦过渡起源概率)。
和弦相似度计算单元42基于记录在记录单元18上(或在RAM 13中) 的特征量，执行用于计算各和弦进行(或和弦)之间的相似度的预定处理。
乐曲检索单元43基于由和弦相似度计算单元42计算的和弦进行之间的 那些相似度的结果，搜索存储在记录单元18中的乐曲数据。
顺便提及，如上所述，和弦进行分析包括从记录在个人计算机1上的大 量乐曲分析波形的和弦进行。从该分析得到的和弦进行说明性地用作从那些 记录的乐曲中检索出希望的乐曲的基础。以下是如何典型地由个人计算机1 通过利用和弦进行分析的处理从和弦进行中检索希望的乐曲的描述。
图5是组成由个人计算机1执行的乐曲检索处理的各步骤的流程图。
在步骤S1中，和弦进行分析单元31执行对乐曲波形的和弦进行分析。 说明性地，和弦进行分析单元31在步骤S1中通过分析从乐曲的数据再现的 音频信号的波形，分析多个乐曲的和弦进行，所述数据已经由如MP3(MPEG 音频层-3)或ACC(先进音频编码)的方法压缩。
更具体地，假设由和弦进行分析单元31分析记录在记录单元18上的乐 曲1、2、3、...、N的数据。如图6中所示，假设该分析允许和弦进行分析 单元31获取来自乐曲1的以C、Bb、Am、G#、G、C、F、Dm、D、G、... 顺序的和弦进行；来自乐曲2的以C、D、F、C、A、Dm、Fm、C、D、G、 C、F、G、...顺序的和弦进行；来自乐曲3的以Am、Dm、E、Am、C、D、 E、F、C、Dm、Am、...顺序的和弦进行。和弦进行分析单元31同样地继续 分析乐曲数据，以便获取乐曲4到N-1的和弦进行，并且最后获得来自乐曲 N的以Am、G、F、C、E、Am、G、F、G、Am、E、...顺序的和弦进行。
以上述方式，和弦进行分析单元31分析乐曲1到N的波形，以便获得 它们的和弦进行。还假设要从乐曲1到N分析的和弦进行全部定调(key)为如 C的相同和弦。
要由和弦进行分析单元31分析的乐曲数据不限于记录在记录单元18上 的数据。也可以利用其它乐曲数据，包括通过网络(未示出)从专用于保持 记录的乐曲的服务器(未示出)获取的数据。只要乐曲数据已经通过合适的 数据压缩方法压缩，它因此就是可接受的。数据可以记录在任何类型的记录 装置上。
在步骤S2中，特征量提取单元41对从多个乐曲的波形所分析的和弦进 行执行特征量提取处理，并且提取特征量。说明性地，特征量提取单元41在 步骤S2中通过分析同时出现的和弦之间的关系或从乐曲的波形所分析的和 弦进行中的和弦之间的过渡关系，提取特征量。把所提取的特征量记录在记 录单元18上(或记录到RAM 13等)。同时出现的和弦之间的关系和各和弦 之间过渡关系将在随后描述。
由特征量提取单元41在步骤S2中执行的特征量提取处理将参照图7的 流程图在下面进行更详细的描述。
在步骤S11中，和弦同时出现概率提取单元51提取和弦在所分析的乐曲 的和弦进行中同时出现的概率。说明性地，和弦同时出现概率提取单元51在 S11中提取两个给定和弦在乐曲1到N的和弦进行中同时出现的概率(和弦 同时出现概率)。
图8是显示由和弦同时出现概率提取单元51提取(即，计算)的典型的 和弦同时出现概率的示意图。
在图8的上半部分显示的表中，最左边的列和顶端的行具有代表和弦名 称的项。尽管为了简化和说明的目的这里没有显示全部和弦，在最左边列中， 从顶端开始的第二项指示和弦C，从顶端开始的第三项指示和弦C#，并且从 顶端开始的第四项指示和弦D。在最左边列中从第五项向下，假设出现从大 三(major)到小三(minor)和弦范围的其它和弦，包括D#、E、F、F#、G、G#、 A、B b、B、Cm、C#m、Dm、D#m、Em、Fm、F#m、Gm、G#m、Am、B bm和Bm。相同地，在顶端的行中从左边开始的第二项表示和弦C，从左边 开始的第三项表示和弦C#，并且从左边开始的第四项表示和弦D。在顶端的 行中从第五项开始，假设出现从大三到小三和弦范围的其它和弦，包括D#、 E、F、F#、G、G#、A、B b、B、Cm、C#m、Dm、D#m、Em、Fm、F#m、 Gm、G#m、Am、Bbm和Bm。
换句话说，在图8中的示例中示出的表构成在最左边列和顶端行的每个 上的、代表大三和弦C、C#、D、D#、E、F、F#、G、G#、A、B b和B以 及小三和弦Cm、C#m、Dm、D#m、Em、Fm、F#m、Gm、G#m、Am、B b m的单元的矩阵。
在图8的下半部分示出的和弦进行是上述乐曲1到N的和弦进行。在乐 曲1到N中，如由图8中的虚线所示，针对和弦C与相同和弦或与其它和弦 (C、D、...)之一同时出现，说明性地提取和弦同时出现概率。
在图8中的示例中示出的表说明性地显示关于乐曲1到N中的和弦的和 弦同时出现概率。
更具体地，在乐曲1到N中，和弦C与其它和弦同时出现的概率提取如 下：和弦C与相同和弦C同时出现的概率提取为95％，与和弦C#同时出现 的概率为5％，与和弦D同时出现的概率为56％，...，而与和弦Bm同时出 现的概率为0％。同样地，在乐曲1到N中，和弦C#与其它和弦同时出现的 概率提取如下：和弦C#与和弦C同时出现的概率提取为5％，与相同和弦C# 同时出现的概率为13％，与和弦D同时出现的概率为7％，...，而与和弦Bm 同时出现的概率为0％。和弦D与其它和弦同时出现的概率提取如下：和弦D 与和弦C同时出现的概率提取为56％，与和弦C#同时出现的概率为7％，与 相同和弦D同时出现的概率为45％，...，而与和弦Bm同时出现的概率为0％。
类似地，在乐曲1到N中，提取每个和弦D#到Bbm与相同或每个其 它和弦同时出现的概率。最后，和弦Bm与其它和弦同时出现的概率提取如 下：和弦Bm与和弦C同时出现的概率为0％，与和弦C#同时出现的概率为 0％，，与和弦D同时出现的概率为0％，...，而与相同和弦Bm同时出现的概 率为0％。
如所述，从乐曲1到N，为每个和弦(C、C#、D、D#、E、F、F#、G、 G#、A、B b、B、Cm、C#m、Dm、D#m、Em、Fm、F#m、Gm、G#m、Am、 B bm、和Bm)获取总共24个和弦同时出现概率。
换句话说，通过步骤S11的处理，和弦同时出现概率提取单元51可以说 通过计算乐曲(即，乐曲1到N)中的和弦的同时出现概率，提取同时出现 的和弦之间的关系。
返回图7的流程图的步骤S12中，和弦过渡目的地概率提取单元52基于 所分析的乐曲的和弦进行，提取和弦过渡目的地的概率。例如，如果给定和 弦出现，则和弦过渡目的地概率提取单元52在步骤S12中从乐曲1到N中 的和弦过渡提取给定和弦到另一个和弦的过渡概率(和弦过渡目的地概率)。
图9是显示由和弦过渡目的地概率提取单元52提取(即，计算)的典型 的和弦过渡目的地概率的示意图。
在图9的上半部分显示的表中，最左边的列和顶端的行包含代表与图8 的表的示例中的和弦相同的和弦的项，并且下文中省略它们的描述。
在图9的下半部分显示的和弦进行是上述乐曲1到N的和弦进行。从一 个和弦到另一个的过渡概率说明性地从乐曲1到N提取。典型地计算的是比 方说和弦C进行到另一个和弦(如和弦D)的过渡概率，或和弦F进行到另 一个和弦(如和弦C)的过渡概率，如由图9中的虚线所示。
在图9中的示例说明性地显示在乐曲1到N中和弦的和弦过渡目的地概 率。
更具体地，在乐曲1到N中，和弦C到其它和弦的过渡的概率提取如下： 和弦C到相同和弦C的过渡的概率提取为0％，到和弦C#的过渡的概率为3％， 到和弦D的过渡的概率为21％，...，以及到和弦Bm的过渡的概率为0％。 类似地，在乐曲1到N中，和弦C#到B bm的每个到相同的或每个其它和弦 的过渡概率被提取。和弦F进行到其它和弦的过渡的概率提取如下：和弦F 到和弦C的过渡的概率提取为25％，到和弦C#的过渡的概率为4％，到和弦 D的过渡的概率为15％，...，以及到和弦Bm的过渡的概率为0％。同样地， 在乐曲1到N中，和弦F#到E的每个到相同的或每个其它和弦的过渡概率被 提取。最后，和弦Bm到其它和弦的过渡概率提取如下：和弦Bm到和弦C 的过渡概率提取为0％，到和弦C#的过渡概率为0％，到和弦D的过渡概率 为0％，...，以及到和弦Bm的过渡概率为0％。
如所述，从乐曲1到N的和弦进行，为每个和弦(C、C#、D、D#、E、 F、F#、G、G#、A、B b、B、Cm、C#m、Dm、D#m、Em、Fm、F#m、Gm、 G#m、Am、B bm、和Bm)获取24个和弦过渡目的地概率。
换句话说，通过步骤S12的处理，和弦过渡目的地概率提取单元52可以 说通过计算乐曲(即，乐曲1到N)中从一个和弦到另一个的过渡概率，提 取和弦之间的过渡关系。
返回图7的流程图的步骤S13中，和弦过渡起源概率提取单元53基于所 分析的乐曲的和弦进行，提取和弦过渡起源的概率。该步骤终止特征量提取 处理。说明性地，和弦过渡起源概率提取单元53在步骤S13中计算在乐曲1 到N的和弦进行中给定和弦源自相同的或每个其它和弦的概率(和弦过渡起 源概率)。
图10是显示由和弦过渡起源概率提取单元53提取(计算的)的典型的 和弦过渡起源概率的示意图。
在图10的上半部分显示的表中，最左边的列和顶端的行包含代表与图8 的表的示例中的和弦相同的和弦的项，并且下文中省略它们的描述。
在图10的下半部分显示的和弦进行是上述乐曲1到N的和弦进行。一 个和弦源自另一个和弦的概率说明性地从乐曲1到N提取。典型地计算的是 比方说和弦C源自另一个和弦(如和弦G)的过渡概率，或和弦D源自另一 个和弦(如和弦C)的过渡概率，如由图10中的虚线所示。
在图10中的示例说明性地显示关于在乐曲1到N中的和弦的和弦过渡 起源概率。
更具体地，在乐曲1到N中，和弦C源自其它和弦的概率提取如下：和 弦C源自相同和弦C的概率提取为0％，...源自和弦G的概率为31％，...以 及源自和弦Bm的概率为0％。类似地，在乐曲1到N中，和弦C#源自其它 和弦的概率提取如下：和弦C#源自和弦C的概率提取为3％，...源自和弦G 的概率为2％，...以及源自和弦Bm的概率为0％。和弦D源自其它和弦的概 率提取如下：和弦D源自和弦C的概率提取为21％，...源自和弦G的概率为 10％，...以及源自和弦Bm的概率为0％。
同样地，在乐曲1到N中，和弦D#到B bm的每个源自相同的或一个 其它和弦的概率被计算。最后和，弦Bm源自和弦C的概率提取为0％，...源 自和弦G的概率为0％，...以及源自和弦Bm的概率为0％。
以上述方式，从乐曲1到N的和弦进行，为每个和弦(C、C#、D、D#、 E、F、F#、G、G#、A、Bb、B、Cm、C#m、Dm、D#m、Em、Fm、F#m、 Gm、G#m、Am、B bm、和Bm)获取总共24个和弦过渡起源概率。
换句话说，通过步骤S13的处理，和弦过渡起源概率提取单元53可以说 通过计算乐曲(即，乐曲1到N)中一个和弦源自另一个和弦的概率，提取 和弦之间的过渡关系。
图11是由特征量提取单元41提取的特征量的解释性示意图。
图11的表中示出的示例将三个表合并为一个交叉表：和弦同时出现概率 的表(图8)、和弦过渡目的地概率的表(图9)、以及和弦过渡起源概率的表 (图10)。在图11的表中，最左边列中的项代表和弦X(在图中由V(X) 表示；对于此的原因将在后面讨论)，并且顶端行中的项代表和弦Y。最左边 列中的项和顶端行中从左边开始第2到第25项组成表示和弦X结合和弦Y 的和弦同时出现概率的单元(图11中的表中示出的空白)。最左边列中的项 和顶端行中从左边开始第26到第49项组成表示从和弦X到和弦Y的过渡概 率的单元(图11中的表中用下降对角线示出的阴影)。最左边列中的项和顶 端行中从左边开始第50到第73项形成表示从和弦Y到和弦X的过渡概率的 单元(图11中的表中用上升对角线示出的阴影)。
通过执行构成上述特征量提取处理的步骤S11到S13，特征量提取单元 41通过特征量提取处理，为构成大三和弦C、C#、D、D#、E、F、F#、G、 G#、A、Bb和B；以及构成小三和弦Cm、C#m、Dm、D#m、Em、Fm、F#m、 Gm、G#m、Am、B bm和Bm的24个和弦的每个，说明性地提取三类特征 量(即，和弦同时出现概率、和弦过渡目的地概率、以及和弦过渡起源概率)。
结果，在每个乐曲(即，乐曲1到N)中，每个和弦(C、C#、D、D#、 E、F、F#、G、G#、A、B b、B、Cm、C#m、Dm、D#m、Em、Fm、F#m、 Gm、G#m、Am、B bm、和Bm)给出总共72个特征量(＝3×24)。
说明性地，特征量提取单元41使得记录单元18(或RAM13等)记录 从乐曲1到N提取并且在图11中的示例中示出的特征量。也就是说，特征量 提取单元41首先从存储在记录单元18上的乐曲1到N提取特征量，然后使 得图11中示出的提取的特征量记录到记录单元18。换句话说，预先从大量 乐曲提取和弦的特征量。
在这点上，因为在图11的示例中表示的特征量保留在记录单元18上， 所以和弦相似度计算单元42可以根据需要检索并利用一些记录的特征量。如 随后将更详细地讨论的，当计算和弦进行之间的相似度时，和弦相似度计算 单元42可以利用从感兴趣的和弦进行得到的特征量矢量的相关性(矢量相关 性)，并且计算相似度。
说明性地，如图11中的表所示，表示为V(C)的、在最左边列中代表 和弦C的项的特征量(矢量)与总共72个特征量(即，3个量乘以24个大 三和小三和弦)相关联。每个和弦连同其特征量(矢量元素)下文中可以由 符号V跟随以括号中的和弦名称来表示。因而和弦V(C#)同样地与72个 特征量相关联，其它和弦V(D)到V(Bm)的每一个也如此。
也就是说，和弦V(C)到V(Bm)每个具有总共72个特征量。
返回图5的流程图的步骤S3中，和弦进行分析单元31基于从输入单元 16提供的操作信号，检查以确定是否用户已经以检索希望的乐曲为目的而输 入任何和弦进行。
如果在步骤S3中，没有发现用户已经输入任何和弦进行，那么重复步骤 S3的上述检查。换句话说，个人计算机1等待用户输入和弦进行。
如果在步骤S3中，发现用户已经输入和弦进行，那么达到步骤S4。在 步骤S4中，和弦相似度计算单元42执行预定处理，以便基于从乐曲的波形 提取的特征量计算和弦进行之间的相似度。说明性地，和弦相似度计算单元 42在步骤S4中基于如图11中所示的、记录在记录单元18上并且是从感兴 趣的乐曲(乐曲1到N)提取的特征量，执行预定处理，用于计算和弦进行 (和弦)之间的相似度。
参照图12到14，随后是和弦相似度计算单元42如何计算和弦进行之间 的相似度的详细描述。
如图12中的示例所示，在示意图的上部中显示的用户输入的和弦进行一 点点移动，与在图的下部中呈现的对象乐曲的和弦进行比较。然后计算正被 比较的两个和弦进行之间(即，它们的和弦之间)的相似度。
更具体地，假设由用户在步骤S3中输入的和弦进行是C-->F-->G-->C(该 符号表示和弦进行从C到F到G到C改变；下文中可以使用相同的符号)， 并且作为比较对象的乐曲2由以C、D、F、C、A、Dm、Fm、C、D、G、C、 F、G、...的顺序进行的和弦构成。在此情况下，用户输入的和弦进行 C-->F-->G-->C首先与对象乐曲2中的C-->D-->F-->C的和弦进行比较，用于 之间相似度的计算。
感兴趣的和弦进行之间的相似度可以使用从这些和弦进行得到特征量的 矢量之间的相关性(矢量相关性)说明性地计算。
更具体地，和弦进行C-->F-->G-->C的特征量可以根据和弦C、F、G和 C的特征量(说明性地记录在记录单元18上的量)表示。来自乐曲2的 C-->D-->F-->C的和弦进行的特征量可以以和弦C、D、F和C的特征量(保 持在记录单元18上的量)表示。
如图13中的示例中所示，组成用户输入的和弦的四个和弦V (C-->F-->G-->C)每个与72个特征量(记录在记录单元18上的特征量)相 关联。这总计为总共288个特征量。同样地，组成部分对象乐曲2的四个和 弦V(C-->D-->F-->C)每个与每个和弦进行的72个特征量(也记录在记录 单元18上的特征量)相关联。这也总计为总共288个特征量。
基于这些记录在记录单元18上的特征量，和弦相似度计算单元42使用 矢量相关性计算和弦之间的相似度。说明性地，和弦相似度计算单元42使用 V(C-->F-->G-->C)(即，V(C)、V(F)、V(G)、V(C))和V(C-->D-->F-->C) (即，V(C)、V(D)、V(F)、V(C))之间的矢量相关性计算和弦进行之 间的相似度。
基于矢量相关性的相似度(相关性系数r)可以说明性地使用以下表达 式(1)计算：
$r=\frac{\frac{1}{n-1}\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}(X_i-\bar{X})(Y_i-\bar{Y})}{\sqrt{\frac{1}{n-1}\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{(X_i-\bar{X})}^2}\sqrt{\frac{1}{n-1}\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{(Y_i-\bar{Y})}^2}}$
其中，相关性系数r代表矢量X和矢量Y之间的相关性的程度；X代表矢量 X的平均值；Y代表矢量Y的平均值；以及n代表样本的数量(例如，矢量 X与矢量Y的组合的数目)。
在“C-->F-->G-->C”与“C-->D-->F-->C”的比较后，矢量元素(即， 特征量)的数目总计为288(＝72×4)，如上所示的和弦数乘以每和弦的特征 量的数目。
通过使用上面的表达式(1)，因而可能计算V(C-->F-->G-->C)和V (C-->D-->F-->C)之间的相关性系数r(相似度)，每个和弦进行具有总共288 个特征量。
例如返回到图12，和弦相似度计算单元42基于用户输入的V (C-->F-->G-->C)和对象乐曲2中的和弦进行V(C-->D-->F-->C)之间的矢 量相关性，计算被计算为20的和弦进行之间的相似度的程度(相似度20)。 然后用户输入的C-->F-->G-->C一点点移动，用于实现和弦进行之间的相似 度的计算。
例如，如图12中所示，通过一点点移动用户输入的C-->F-->G-->C，和 弦相似度计算单元42基于V(C-->F-->G-->C)和对象乐曲2中的和弦进行V (C-->D-->G-->C)之间的矢量相关性，计算被计算为60的和弦进行之间的 相似度(相似度60)。此后，计算用户输入的和弦进行和乐曲2中的每个和 弦进行之间的相似度，直到乐曲2的末端。结果，和弦相似度计算单元42获 得多个在乐曲2中发现的和弦进行的相似度。
从如此计算的该多个相似度，和弦相似度计算单元42选择最高相似度作 为对象乐曲相对于用户输入的和弦进行的相似度。例如，如果从乐曲2获得 的相似度是0、10、20、60、...90，那么和弦相似度计算单元42确定90的 和弦进行之间的相似度(相似度90)为代表乐曲2的相似度。
同样地，和弦相似度计算单元42计算用于输入的和弦进行 C-->F-->G-->C和乐曲1和3到N的每个和弦进行之间的相似度。
说明性地，如图14中的示例中所示，和弦相似度计算单元42计算在作 为一方的用户输入的和弦进行和作为另一方的乐曲1到N的每个中的和弦进 行之间的相似度。和弦相似度计算单元42因而获取对于乐曲1的相似度10、 对于乐曲2的90的相似度、对于乐曲3的70的相似度、对于乐曲4到N-1 的各相似度、以及对于乐曲N的30的相似度。这意味着有最高相似度的乐 曲2具有与用户输入的和弦进行最相似的和弦进行。
在前面的示例中，用户输入的和弦进行以四和弦的增量与对象乐曲的和 弦进行比较。然而，这不是本发明的限制。替代地，和弦进行可以以一个或 多个和弦(1、2、3、5、10、...)的增量进行比较。
返回图5的流程图的步骤S5中，乐曲检索单元43基于计算的和弦进行 相似度的结果，检索乐曲。说明性地，乐曲检索单元43在步骤S5中基于在 一方面的用户输入的C-->F-->G-->C和在另一方面的乐曲1到N的每个和弦 进行之间的相似度的计算结果，通过以相似度的降序排列它们，搜索存储在 记录单元18中的乐曲(即，它们的数据)。检索的结果是以2、3、...N、...1、... 顺序的乐曲。
在步骤S6中，和弦进行分析单元31使得输出单元17在其屏幕(如LCD) 上显示乐曲的检索的结果。这终止乐曲检索处理。
图15是显示用于显示乐曲的检索结果的输出单元17的典型屏幕的示意 图。
输出单元17的屏幕基于通过乐曲检索单元43搜索乐曲的结果，以它们 的相似度的降序显示乐曲2、3、...N、1、...作为与用户输入的C-->F-->G-->C 相似的乐曲。这使得用户知道，乐曲2具有同以C、F、G、C顺序行进的和 弦进行具有最高相似度的和弦进行
因为本发明的实施例允许用户检索其和弦进行与用户输入的和弦进行相 似的乐曲，所以如果输入大三和弦进行，那么可能检索到愉快曲调的乐曲； 如果输入小三和弦进行，那么可能检索到忧郁曲调的乐曲。
由于检索具有与用户输入的和弦进行类似的和弦进行的乐曲的能力，用 户能够检查以便确定他或者她自己的乐曲是否具有与由其他人创作的任何其 它乐曲的和弦进行类似的和弦进行。
以上述方式，个人计算机1使用组成所分析的和弦进行的和弦作为特征 量，执行乐曲检索处理。即使由和弦进行分析单元31在步骤S1中从多个乐 曲的波形分析的和弦进行为错误的，个人计算机1仍可以确定类似的和弦进 行。这使得个人计算机1可能正确地识别类似的和弦进行。
和弦进行的特征量不限于那些涉及组成如上所述的所分析的和弦进行的 和弦的特征量。替代地，可能采用例如和和弦进行相关的特征量。该特征量 可以与和弦或它们的和弦进行相关。
下面参照图16到23描述的是特征量提取单元41提取作为所分析的和弦 进行的一部分的和弦进行的特征量的处理。
图16是显示个人计算机1的另一个典型功能性结构的方块图。
对于图16中的附图标记，那些在图4中已经使用的附图标记指定相同或 相应的部件，并且在下文中将省略它们的多余描述。在图16中，特征量提取 单元41构造为包括和弦进行同时出现概率提取单元61、和弦进行过渡目的 地概率提取单元62、以及和弦进行过渡起源概率提取单元63，它们分别替代 组成图4中的特征量提取单元41的和弦同时出现概率提取单元51、和弦过 渡目的地概率提取单元52、以及和弦过渡起源概率提取单元53。
对于该实施例，个人计算机1具有与图3中所示的硬件结构相同的硬件 结构。和弦进行分析单元31因而说明性地以用于由图3中的CPU11执行的 软件(程序)的形式实现。可替代地，个人计算机1的硬件结构可以被实施 为与图3中的不同，以和弦进行分析单元31组成为硬件单元或软件和硬件元 件的组合的形式。
从自乐曲的波形所分析的和弦进行中，和弦进行同时出现概率提取单元 61提取(即，计算)给定的和弦进行与另一个和弦进行同时出现的概率(和 弦进行同时出现概率)。
如果给定的和弦进行在自乐曲的波形所分析的和弦进行中出现，则和弦 进行过渡目的地概率提取单元62提取(计算)给定和弦进行过渡到每个和弦 的概率(和弦进行过渡目的地概率)。
如果给定的和弦在自乐曲的波形所分析的和弦进行中出现，则和弦进行 过渡起源概率提取单元63提取(计算)给定的和弦源自每个其他和弦进行的 概率(和弦进行过渡起源概率)。
下面参照图17的流程图描述的是当特征量不是从和弦而是从组成分析 的和弦进行的和弦进行提取时，个人计算机1所执行的乐曲检索处理。
在步骤S21中发生的与图5的步骤S1中的相同，因而将不进一步讨论。
在步骤S22中，特征量提取单元41对从乐曲的波形分析的和弦进行执行 特征量提取处理，并且提取特征量。说明性地，特征量提取单元41在步骤 S22中分析同时出现的和弦进行之间的关系或各和弦进行之间的过渡关系， 并且提取特征量，各和弦进行已经从乐曲的波形分析。从该分析提取的特征 量记录到记录单元18(或记录到RAM 13等)。同时出现的和弦进行之间的 关系和各和弦进行之间的过渡关系将在随后详细描述。
下面将参照图18的流程图，详细地描述由特征量提取单元41执行的步 骤S22的特征量提取处理。
在步骤S31中，和弦进行同时出现概率提取单元61提取和弦进行在所分 析的乐曲的和弦进行中同时出现的概率。说明性地，和弦进行同时出现概率 提取单元61在步骤S31中在乐曲1到N中提取给定和弦进行与每个其他和 弦进行同时出现的概率(给定的和弦进行同时出现的概率)。
图19是显示由和弦进行同时出现概率提取单元61提取(即，计算)的 典型的和弦进行同时出现概率的示意图。
在图19的上半部分显示的表中，最左边的列和顶端的行具有代表和弦名 称的项。尽管为了简化和说明的目的这里没有显示全部和弦，在最左边列中 从顶端开始的第二项指示和弦进行C-->C(该符号表示从和弦C到和弦C的 过渡；下面可以使用相同的符号)，从顶端开始的第三项指示和弦进行C-->C#， 并且从顶端开始的第四项指示和弦进行C-->D。在最左边列中从第五项向下， 假设出现源自和弦C的其它和弦(和弦进行)，目的地和弦在从大三到小三和 弦的范围，包括D#、E、F、F#、G、G#、A、B b、B、Cm、C#m、Dm、 D#m、Em、Fm、F#m、Gm、G#m、Am、B bm和Bm。还假设出现源自每 个和弦的和弦(和弦进行)，目的地和弦在从大三到小三和弦的范围，包括C、 C#、D、D#、E、F、F#、G、G#、A、B b、B、Cm、C#m、Dm、D#m、Em、 Fm、F#m、Gm、G#m、Am、B bm和Bm。
同样地，在顶端行中从左边开始的第二项指示和弦进行C-->C，从左边 开始的第三项指示和弦进行C-->C#，并且从左边开始的第四项指示和弦进行 C-->D。在顶端行中从第五项向下，假设出现源自和弦C的其它和弦(和弦 进行)，目的地和弦在从大三到小三和弦的范围，包括D#、E、F、F#、G、 G#、A、B b、B、Cm、C#m、Dm、D#m、Em、Fm、F#m、Gm、G#m、Am、 Bbm和Bm。还假设出现源自不同于和弦C的每个和弦的和弦(和弦进行)， 目的地和弦在从大三到小三和弦的范围，包括C、C#、D、D#、E、F、F#、 G、G#、A、B b、B、Cm、C#m、Dm、D#m、Em、Fm、F#m、Gm、G#m、 Am、B bm和Bm。
换句话说，在图19中的示例中示出的表构成在最左边列的和弦进行 C-->C、C-->C#、C-->D、...、Am-->Bm、B bm-->Bm、Bm-->Bm(24×24＝576 行)，以及在顶端行的C-->C、C-->C#、C-->D、...、Am-->Bm、B bm-->Bm、 Bm-->Bm(24×24＝576列)的单元的矩阵。
在图19的下半部分显示的和弦进行是上述乐曲1到N的和弦进行。针 对在乐曲1到1中给定和弦进行(例如，C-->F)与另一个和弦进行(例如， D-->G)同时出现，说明性地提取和弦进行同时出现概率，如由图19中的虚 线所示。
在图19中的示例中示出的表说明性地显示关于乐曲1到N中的和弦进 行的和弦进行同时出现概率。
更具体地，在乐曲1到N中，提取和弦进行C-->C到和弦进行C-->E的 每一个与另一个和弦进行同时出现的概率。和弦进行C-->F与和弦进行D-->G 同时出现的概率提取为13％，与和弦进行D-->G#同时出现的概率为1％，...， 而与和弦进行Bm-->Bm同时出现的概率为0％。同样地，在乐曲1到N中， 和弦进行C-->F#与和弦进行D-->G同时出现的概率提取为1％，与和弦进行 D-->G#同时出现的概率为0％，...，而与和弦进行Bm-->Bm同时出现的概率 为0％。
类似地，从乐曲1到N，和弦进行C-->G到Bbm-->Bm的每个与另一 和弦进行同时出现的概率被提取。具体地，和弦进行Bm-->Bm与和弦进行 D-->G同时出现的概率提取为0％，与和弦进行D-->G#同时出现的概率为 0％，...，而与相同和弦进行Bm-->Bm同时出现的概率为0％。
如上所述，从乐曲1到N中，对于和弦进行(C-->G到Bm-->Bm)的每个， 提取总共576个(＝24×24)和弦进行同时出现概率。
换句话说，通过步骤S31的处理，和弦进行同时出现概率提取单元61 可以说通过为乐曲(即，乐曲1到N)中和弦进行的每个计算同时出现概率， 提取同时出现的和弦进行之间的关系。
返回图18的流程图的步骤S32中，和弦进行过渡目的地概率提取单元 62基于所分析的乐曲的和弦进行，提取和弦进行过渡目的地的和弦的概率。 例如，在乐曲1到N的和弦进行中，如果来自给定和弦出现，则和弦进行过 渡目的地概率提取单元52在步骤S32中提取给定和弦进行到另一和弦的过渡 概率(和弦进行过渡目的地概率)。
图20是显示由和弦进行过渡目的地概率提取单元62提取(即，计算) 的典型的和弦进行过渡目的地概率的示意图。
在图20的上半部分显示的表中，最左边的列具有代表与图19的表的示 例中的和弦相同的和弦的项，并且下文中省略它们的描述。尽管为了简化和 说明的目的，在顶端行没有显示全部和弦，但是从左边起的第二项代表和弦 C，从左边起的第三项代表和弦C#，以及从左边起的第四项代表和弦D。在 顶端行从第五项起，假设出现在从大三到小三和弦范围的另外的和弦，包括 D#、E、F、F#、G、G#、A、B b、B、Cm、C#m、Dm、D#m、Em、Fm、 F#m、Gm、G#m、Am、B bm、和Bm。
换句话说，在图20中的示例中示出的表构成代表在最左边列的和弦进行 C-->C、C-->C#、C-->D、...、Am-->Bm、B bm-->Bm、Bm-->Bm(对于24×24＝576 行)，以及在顶端行的和弦C、C#、D、...、Am、B bm、Bm(对于24列) 的单元的矩阵。
在图20中的示例说明性地显示关于乐曲1到N中的和弦进行的和弦进 行过渡目的地概率。
更具体地，在乐曲1到N中，比方说和弦进行C-->C进行到另一和弦(如 和弦G)的过渡概率提取为0％，到和弦G#的过渡概率为0％，到和弦A的 过渡概率为0％，...，以及到和弦Bm的过渡概率为0％。同样地，在乐曲1 到N中，和弦进行C-->C#到E-->Bm之一如和弦进行F-->C到另一和弦如和 弦G的过渡概率提取为0％，到和弦G#的过渡概率为0％，到和弦A的过渡 概率为1％，...，以及到和弦Bm的过渡概率为0％。类似地，在乐曲1到N 中，和弦进行F-->C#到Bm-->B bm之一如和弦进行Bm-->Bm到另一和弦(如 和弦G)的过渡概率提取为0％，到和弦G#的过渡概率为0％，到和弦A的 过渡概率为1％，...，以及到和弦Bm的过渡概率为0％。
以上述方式，从乐曲1到N的和弦进行，为和弦进行C-->C到Bm-->Bm 的每个获取总共24个和弦进行过渡目的地概率。
换句话说，通过步骤S32的处理，和弦进行过渡目的地概率提取单元62 可以说通过为乐曲(即，乐曲1到N)中的每个和弦进行计算和弦进行过渡 目的地概率，提取和弦进行之间的过渡关系。
返回图18的流程图的步骤S33中，和弦进行过渡起源概率提取单元63 基于所分析的乐曲的和弦进行，提取和弦进行过渡起源的和弦的概率。该步 骤终止特征量提取处理。说明性地，在乐曲1到N的和弦进行中，如果给定 和弦进行出现，则和弦进行过渡起源概率提取单元63在步骤S33中计算给定 和弦进行源自相同的或每个其它和弦的概率(和弦进行过渡起源概率)。
图21是显示由和弦进行过渡起源概率提取单元63提取(计算的)的典 型的和弦进行过渡起源概率的示意图。
在图21的示出的表中，最左边的列和顶端的行包含代表与图20的表的 示例中的和弦相同的和弦进行和和弦名称的项，并且下文中省略它们的描述。
在图21中的示例说明性地显示关于乐曲1到N的和弦进行过渡起源概 率。
更具体地，例如在乐曲1到N中，和弦进行C-->C源自给定和弦(如和 弦G#m)的概率提取为0％，...源自和弦Am的概率为0％，...，以及源自和 弦Bm的概率为0％。类似地，在乐曲1到N中，和弦进行C-->C#到C-->F# 之一如和弦进行C-->G源自给定和弦如和弦G#m的概率提取为0％，源自和 弦Am的概率为6％，...以及源自和弦Bm的概率为0％。
同样地，在乐曲1到N中，和弦进行C-->G#到B bm-->Bm之一如和弦 进行Bm-->Bm源自给定和弦(和弦G#m的概率提取为0％，源自和弦Am的 概率为6％，...以及源自和弦Bm的概率为0％。
如上所述，从乐曲1到N的和弦进行，为每个和弦进行(C-->C到 Bm-->Bm)获取总共24个和弦进行过渡起源概率。
换句话说，通过步骤S33的处理，和弦进行过渡起源概率提取单元62 可以说通过计算在乐曲(即，乐曲1到N)中一个和弦进行源自的另一个和 弦进行的概率，提取和弦进行之间的过渡关系。
图22是由特征量提取单元41提取的特征量的解释性示意图
图22的表中示出的示例将三个表合并为一个交叉表：和弦进行同时出现 概率的表(图19)、和弦进行过渡目的地概率的表(图20)、以及和弦进行过 渡起源概率的表(图21)。在图22的表中，最左边列中的项代表和弦进行X (在图中由V(X)表示；对于此的原因将在后面讨论)，并且顶端行中的项 代表和弦进行Y。最左边列中的项和顶端行中从左边开始第2到第577项组 成表示每个和弦进行X结合每个和弦进行Y的同时转换出现概率的单元(图 22中的表中示出的空白)。最左边列中的项和顶端行中从左边开始第578到 第601项组成表示从每个和弦进行X到每个和弦进行Y的过渡概率的单元(图 22中的表中用下降对角线示出的阴影)。最左边列中的项和顶端行中从左边 开始第602到第625项形成表示从每个和弦进行Y到每个和弦进行X的过渡 概率的单元(图22中的表中用上升对角线示出的阴影)。
通过执行上述构成特征量提取处理的步骤S31到S33，特征量提取单元 41为从C-->C到Bm-->Bm范围的576个和弦进行的每一个，说明性地提取 三类特征量(即，和弦进行同时出现概率、和弦进行过渡目的地概率、以及 和弦进行过渡起源概率)。
结果，在每个乐曲(即，乐曲1到N)中，每个和弦进行(C-->C到Bm-->Bm) 给出总共624个特征量(＝24×24+24+24)。
说明性地，特征量提取单元41使得记录单元18(或RAM 13等)记录 从乐曲1到N提取并且在图22中的示例中示出的特征量。也就是说，特征 量提取单元41首先从存储在记录单元18上的乐曲1到N提取特征量，然后 使得图22中示出的提取的特征量记录到记录单元18。换句话说，预先从大 量乐曲提取和弦进行的特征量用于后来使用。
因为在这点上，在图22的示例中表示的特征量保留在记录单元18上， 所以和弦相似度计算单元42可以根据需要检索并利用一些记录的特征量。如 上所述，当计算和弦进行之间的相似度时，和弦相似度计算单元42可以利用 从感兴趣的和弦进行得到的特征量之间的矢量相关性。
说明性地，如图22中的表所示，在图11的表的最左边列中代表和弦进 行V(C-->C)的项与总共624个特征量(＝24×24+24+24)相关联。同样地， 和弦进行V(C-->C#)与624个特征量相关联，和弦进行V(C-->D)与624 个特征量相关联，...，以及和弦进行V(Bm-->Bm)与624个特征量相关联。
也就是说，和弦进行V(C-->C)到V(Bm-->Bm)每个具有总共624 个特征量。
返回图17的流程图，在步骤S23中发生的与在图5的步骤S3中相同， 因而将不进一步讨论。
在步骤S24中，和弦相似度计算单元42基于例如由获取的和弦进行同时 出现概率、和弦进行过渡目的地概率、以及和弦进行过渡起源概率组成的特 征量，计算和弦进行(以及它们的和弦)之间的相似度。说明性地，和弦相 似度计算单元42在步骤S24中基于如图22中所示的、记录在记录单元18上 并且是从感兴趣的乐曲(1到N)提取的特征量，执行用于计算和弦进行(和 弦)之间相似度的预定处理。
更具体地，如上所述，假设由用户输入的和弦进行是C-->F-->G-->C，并 且作为比较对象的乐曲2由以C、D、F、C、A、Dm、Fm、C、D、G、C、 F、G、...的顺序进行的和弦构成。在此情况下，用户输入的和弦进行 C-->F-->G-->C首先与对象乐曲2中的C-->D-->F-->C的和弦进行比较，用于 通过使用例如和弦进行的特征量之间的矢量相关性，计算它们之间相似度。
特别地，和弦进行C-->F-->G-->C的特征量可以根据和弦进行C-->F、 F-->G、以及G-->C的特征量——说明性地记录在记录单元18上的量——表 示。来自乐曲2的和弦进行C-->D-->F-->C的特征量可以根据和弦C-->D、 D-->F、以及F-->C的特征量(保持在记录单元18上的量)表示。
如图23中的示例中所示，组成用户输入的和弦V(C-->F-->G-->C)的 和弦进行V(C-->F)、V(F-->G)、以及V(G-->C)每个与每个和弦进行的 624个特征量相关联，这些特征量被记录在记录单元18上。这总计为总共 1,872个特征量。同样地，组成对象乐曲2的和弦进行V(C-->D-->F-->C) 的和弦进行V(C-->D)、V(D-->F)、以及V(F-->C)每个与每个和弦进行 的624个特征量相关联，这些特征量也记录在记录单元18上。这也总计为总 共1,872个特征量。
基于这些记录在记录单元18上的特征量，和弦相似度计算单元42使用 矢量相关性计算和弦之间的相似度。说明性地，和弦相似度计算单元42通过 使用表达式(1)计算V(C-->F-->G-->C)(即，V(C-->F)、V(F-->G)、V (G-->C))和V(C-->D-->F-->C)(即，V(C-->D)、V(D-->F)、V(F-->C)) 之间的矢量相关性来计算和弦进行之间的相似度。
例如，和弦相似度计算单元42计算作为一方的用户输入的和弦进行和作 为另一方的乐曲1到N的每个中的和弦进行之间的相似度。和弦相似度计算 单元42因而获取对于乐曲1的相似度15、对于乐曲2的85的相似度、对于 乐曲3的70的相似度、对于乐曲4到N-1的各相似度、以及对于乐曲N的 20的相似度。这意味着有最高相似度的乐曲2具有与用户输入的和弦进行最 相似的和弦进行。
返回图17的流程图，在步骤S25和S26中发生的与在图5的步骤S5和 S6中相同，因而将不进一步讨论。这完成了乐曲检索处理。
以上述方式，个人计算机1使用和弦进行而不是组成这些和弦进行和弦 作为特征量，执行乐曲检索处理。结果，即使由和弦进行分析单元31在步骤 S21中从多个乐曲的波形分析的和弦进行为错误的，个人计算机1最终仍可 以确定类似的和弦进行。这使得PC1可能正确地识别类似的和弦进行。
在上述示例中，和弦的特征量和和弦进行的特征量显示为分开地提取。 明显地，可以提取和弦和和弦进行的特征量两者并且，将其用于计算和弦进 行之间的相似度。
在此情况下，特征量提取单元41说明性地提取在图11中示出的和弦的 特征量(即，和弦同时出现概率、和弦过渡目的地概率、以及和弦过渡来源 概率)，以及在图22中示出的和弦进行的特征量(即，和弦进行同时出现概 率、和弦进行过渡目的地概率、以及和弦进行过渡起源概率)。如此提取的特 征量被记录到记录单元18(或记录到RAM13等)。
和弦相似度计算单元42然后使用说明性地记录在记录单元18上的、作 为特征量的和弦同时出现概率、和弦过渡目的地概率、和弦过渡来源概率、 和弦进行同时出现概率、和弦进行过渡目的地概率、以及和弦进行过渡起源 概率，计算和弦进行(以及它们的和弦)之间的相似度。
更具体地，如上所述，如果由用户输入的和弦进行是C-->F-->G-->C并 且如果作为比较对象的乐曲2由以C、D、F、C、A、Dm、Fm、C、D、G、 C、F、G、...的顺序进行的和弦构成，那么用户输入的C-->F-->G-->C首先与 对象乐曲2中的C-->D-->F-->C的和弦进行比较，用于例如通过和弦进行的 特征量之间的矢量相关性的使用计算它们之间的相似度。
特别地，和弦进行C-->F-->G-->C的特征量可以根据和弦C、F、G和C 的特征量、以及和弦进行C-->F、F-->G和G-->C的特征量表示，各特征量说 明性地记录在记录单元18上。来自乐曲2的和弦进行C-->D-->F-->C的特征 量可以根据和弦C、F、G和C的特征量，以及和弦C-->D、D-->F和F-->C 的特征量表示，各特征量也保持在记录单元18上。
如图24中的示例所示，组成用于输入的和弦V(C-->F-->G-->C)的和 弦V(C)、V(F)、V(G)以及V(C)每个与每个和弦的72个特征量相关 联，而组成用户输入的和弦进行V(C-->F-->G-->C)的和弦进行V(C-->F)、 V(F-->G)、以及V(G-->C)每个与每个和弦进行的624个特征量相关联， 各特征量记录在记录单元18上。这总计为总共2,160个特征量。同样地，组 成对象乐曲2的和弦进行V(C-->D-->F-->C)的和弦V(C)、V(D)、V(F) 以及V(C)每个与72个特征量相关联，而组成对象乐曲2的和弦进行V (C-->D-->F-->C)的和弦进行V(C-->D)、V(D-->F)、以及V(F-->C)每 个与每个和弦进行的624个特征量相关联，各特征量记录在记录单元18上。 这也总计为总共2,160个特征量。
基于这些记录在记录单元18上的特征量，和弦相似度计算单元42使用 矢量相关性计算和弦之间的相似度。说明性地，和弦相似度计算单元42使用 V(C-->F-->G-->C)(即，V(C)、V(F)、V(G)、V(C)、V(C-->F)、V (F-->G)、V(G-->C))和V(C-->D-->F-->C)(即，V(C)、V(D)、V(F)、 V(C)、V(C-->D)、V(D-->F)、V(F-->C))之间的矢量相关性计算和弦 进行之间的相似度。
例如，和弦相似度计算单元42计算作为一方的用户输入的和弦进行和作 为另一方的乐曲1到N的每个中的和弦进行之间的相似度。和弦相似度计算 单元42因而获取对于乐曲1的相似度10、对于乐曲2的90的相似度、对于 乐曲3的65的相似度、对于乐曲4到N-1的各相似度、以及对于乐曲N的 30的相似度。这意味着有最高相似度的乐曲2具有与用户输入的和弦进行最 相似的和弦进行。
个人计算机1因而可以以上述方式，使用组成所分析的和弦进行的和弦 的特征量以及这些和弦进行的特征量检索乐曲。
和弦进行的特征量不限于上面讨论的那些。可替代地，关于组成所分析 的和弦进行的和弦(和弦进行)的其它特征量可以单独地或组合地使用。这 种替代的特征量可以包括割合率(sporadic rate)，其中给定和弦(或和弦进行) 在单个乐曲中出现(例如，如果和弦在五分钟的乐曲中出现一分钟，那么该 和弦称为具有20％(＝1/5)的出现概率)；组合出现的和弦(和弦进行)X和 和弦(和弦进行)Y的组合概率(例如，和弦X的0.1的出现概率乘以和弦 Y的0.2的出现概率是0.02)；以及给定和弦进行到另一个和弦进行的过渡概 率(例如，从C-->F到G-->C的过渡概率)
在前述示例中，和弦相似度计算单元42显示为使用特征量之间的矢量的 相关性(即，矢量相关性)计算和弦进行之间的相似度，作为用于计算和弦 进行之间相似度的方法。可替代地，根据本发明，可能通过主要成分分析执 行例如获取的特征量的维数压缩，或使用如欧几里德距离技术的距离函数计 算特征量。
在前述示例中，作为特征量提取方法，只有三音符(three-note)大三和小 三和弦被显示为用于提取特征量。可替代地，显然其它种类的和弦(包括例 如四音符和弦)可以被利用，只要它们每个组成和声(harmony)。
图25是显示由和弦相似度计算单元42执行的主要成分分析的典型计算 结果的示例的示意图。
图25的图例中的点代表一些和弦，其提取的特征量经历主要成分分析并 且它们的第一和第二主要成分被绘制在曲线图的水平和垂直轴上。说明性地， 具有相互接近的点的和弦——如在曲线图的下部的D#、Bm、F、B、G#m和 D#m——在乐曲中具有相互类似的含义。
也就是说，和弦相似度计算单元42通过主要成分分析计算和弦进行之间 的相似度，使得具有图25中所示的相互接近的点的和弦被认为在乐曲中具有 相互类似的含义。
应该注意，主要成分分析的结果依赖于用于分析和弦进行的算法以及被 分析的和弦进行的流派而变化。
根据本发明，如上所述，可能比以前更准确地分析和弦进行。
实施本发明使得可能精确地分析乐曲的和弦进行，以至于即使和弦进行 初始分析错误，彼此类似的和弦也最终被分组到类似的种类。由此，由和弦 的检测中的误差产生的不利结果被限制到最小。说明性地，即使从分析的和 弦进行中检测到多变的四音符和弦，也仍可以确定类似的和弦进行，而分析 的精度没有下降。
此外，根据本发明，能够检索到具有类似于所想要的和弦进行的和弦进 行的乐曲，即使该进行不是精确地相同也如此。这允许用户检索所想要的乐 曲。
在前述示例中，实现本发明的信息处理设备显示为个人计算机1。可替 代地，本发明可以由便携式音乐播放器、移动电话、PDA(个人数字助理)、 或任何其它能够分析乐曲的波形的设备实现。如另一个可替代地，本发明可 以以装备有上述能力的专用服务器和用作服务器的客户机的其每个终端的形 式实现，该服务器提供它的处理结果(例如，检索的乐曲)给各终端。
在前述示例中，用于检索乐曲的处理作为示例被解释。然而，本发明不 限于上面讨论的那些。可替代地，对于记录在记录单元18上的某些乐曲，通 过本发明的实施例，给定的乐曲可以与其它乐曲比较以便根据和弦进行确定 它们之间的相似度。如另一个可替代地，从乐曲的波形提取的特征量可以存 储为元数据。
上述的一系列步骤和处理可以由硬件或由软件执行。对于要发生的基于 软件的处理，组成软件的程序可以预先并入用于程序执行的计算机的专用硬 件中或在使用时从合适的记录介质安装到通用的个人计算机或能够基于安装 的程序执行多种功能的计算机。
提供给用户的记录介质不仅与它们的计算机分离并且由可移除介质21 (图3)如磁盘(包括软盘)、光盘(包括CD-ROM(致密盘只读存储器)和 DVD(数字多功能盘))、磁光盘(包括MD(迷你盘；注册商标))、或半导 体存储器组成以便被分布到用户以提供程序，每个介质携带需要的程序；而 且以容纳处于预先并入要被提供给用户的计算机状态的程序的ROM12或记 录单元18(图3)的形式。
执行上述一系列处理的程序可以根据需要通过接口(如路由器和调制解 调器)，通过有线或无线通信介质(包括局域网、因特网、或数字卫星广播) 的方式安装到计算机。
在本说明书中，描述存储在记录介质上的程序的步骤不但代表要以描述 的顺序(即，基于时间序列)执行的处理，还代表可以平行地或独立地执行 的(即使不是按时间顺序处理的)处理。
本领域的技术人员应该理解，取决于设计要求和其它因素，各种修改、 组合、子组合和替代可以出现，只要它们在权利要求或其等价的范围内。
专利文件1：日本专利公开No.2004-184510