音频检索与图像检索、视频检索并列为当今基于内容检索研究的热点，而目前基于内容的多媒体信息检索技术研究成果主要集中在图像和视频方面，在音乐检索上的成果还不多见。随着数字音乐作品的剧增，音乐检索可以用于搜索引擎、卡拉OK、KTV厅的点歌系统，还可以用于数字音乐图书馆的检索等领域。哼唱检索给音乐检索提供了易于操作的接口，其中哼唱声音的特征提取、选择，音乐旋律匹配以及对环境噪声的处理是音乐检索中的难点。本文紧紧围绕音乐哼唱检索关键技术，开展了以下研究工作：1)给出了基于内容音乐检索的系统框架。通过分析基于内容方式检索音乐的可行性与难点，给出了哼唱检索的研究方案和处理框架。2)提出了一种基于音乐旋律轮廓的特征提取算法。该算法从哼唱片断中提取出歌曲基音序列，经规整、合并、分段后转化为旋律轮廓序列，然后使用标准音调生成的标准音调差值表将此序列转化为旋律轮廓特征。3)提出了一个音乐检索匹配算法。该算法根据歌曲字符串对相似度进行了重新定义，它将从歌谱轮廓特征序列转化而来的字符串序列与音乐数据库中的歌曲特征序列进行相似度计算，返回相似度最高的歌曲。4)音乐数据库研究。首先介绍了音乐数据库的建立方法，然后将时间序列方法引入音乐数据库，使用其中的PAA算法对音乐数据库进行优化处理。5)设计实现了一个基于内容的音乐哼唱检索系统。经过实验验证该系统对于单一器乐音乐片段和哼唱的检索具有较高的准确性，成功率达到90％以上。同时也表明，该系统无需事先训练，对环境噪声有较好的鲁棒性，具有较高的检索精度。本研究工作得到国家自然科学基金“基于Web的音频识别与检索关键技术研究(基金编号：60673100)”的资助。