目前国内外均已提出或进行了大量的基于内容的音乐检索算法研究，但是并未出现较完善或较健壮的方法。Pfeiffer等人[1][2]从音频中提取基音，并通过构造特征矩阵进行计算和查询，找出广告中某一乐句出现的频次。Wold等人[3]从音频中提取出响度、音高、谐度、频宽等信息，对旋律进行分类，从而在同类型中找出近似旋律。但是，这些信息需要一定的专业要求，一般用户并不了解音乐的这些特征。因此，现在国内外更主流的研究方式是，通过演奏或哼唱来进行查询。Hawley等人[4]设计过一个检索系统，它实现了让用户通过作谱表现一段乐句，从而在数据库中检索近似音乐。Ghias等人[5]设计的检索系统则更加智能，用户可以通过录音来检索近似音乐。国内也有类似的研究，目前效果较优的有清华大学的音乐资料库的研究以及上海交通大学的音乐数字图书馆等。另外，目前也已出现了许多哼唱检索系统的网站，一个效果较好的是MelodisCorporation出品的网站www.midomi.com，该网站对于绝大多数走音不严重的流行歌曲的哼唱均能较为准确的检索到正确结果。另外，百度、腾讯搜搜等主流搜索引擎也添加了类似的功能。61632

参考文献

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[12] 道客巴巴。 常见音频格式、一些有关音乐、CD的几个概念。 http://www。doc88。com/p-142667333354。html。

[13] 搜搜百科。 wav。 http://baike。soso。com/v49259。htm?sp=SSTwav。

[14] 百度百科。 多媒体。 http://baike。baidu。com/view/3323。htm。

[15] 薛锋, 杨宗英, 郑巧英, 等。 基于内容的音乐检索[J]。 大学图书馆学报, 1999, 4: 28-30。

[16] 郭红波。 音乐哼唱检索关键技术研究 [D][J]。 西安: 西北大学, 2007。

[17] 陈后金, 薛健。 信号与系统[M]。 清华大学出版社, 2003。

基于内容的音乐检索算法国内外研究现状综述:http://www.751com.cn/yanjiu/lunwen_67481.html