音乐哼唱检索研究是基于内容的音乐检索的一个分支，它是一种涉及音乐理论、信号处理、模式识别等相关领域的综合学科研究，其在internet音乐检索以及生活娱乐等方面都具有非常重要的意义。 本论文围绕基于旋律的音乐哼唱检索技术，对哼唱检索技术的数据库音乐的处理、哼唱音乐的处理和特征相似度匹配三大方面展开研究工作，主要包括： 1)介绍音乐乐理知识、音乐的相关概念，介绍音乐旋律的各种特征表示，通过比较确定本系统采用的三维旋律特征。 2)总结从MIDI格式文件中提取音乐旋律的优点，确定MIDI格式作为数据库音乐文件格式，并实现了在MIDI文件中确定歌曲主旋律的算法。 3)介绍音乐信号分析知识，对音调提取所用到的语音信号处理的概念、算法和信号特征进行了详细描述，并提出了对哼唱音乐片段处理具体的算法和实现步骤。算法考虑到人们的哼唱习惯和实际处理中碰到的问题，使得对哼唱音乐的处理更加准确。 4)首次提出基于维特比(Viterbi)算法的匹配检索算法，并在此基础上提出了基于维特比的分级匹配检索算法，该分级匹配算法先进行旋律轮廓的字符串模糊匹配，再进行基于维特比(Viterbi)算法的匹配检索，最后结合音高差和音长的相关度。实验证明基于维特比的分级匹配算法有较好的稳定性和容错性。 5)详细分析实验结果和实验数据，总结了系统的优点和缺点，并和其他算法进行比较。 音乐哼唱检索系统的研究具有广泛的实用价值和理论研究价值，也是极富挑战性的研究领域。本论文的工作为音乐哼唱检索研究打下了一定的基础，对进一步的深入研究具有推动和借鉴意义。