基于哼唱的歌曲检索系统是一个分析处理音频信号的系统。任何信号处理过程都难免受到噪声的干扰。用户输入歌曲检索系统的哼唱信号中夹杂的白噪声、有色噪声、脉冲噪声以及非哼唱旋律的语音噪声，都会对歌曲检索系统的检索结果产生负面影响。哼唱歌曲检索系统输入信号的噪声去除技术涉及到数字信号处理理论、信息论、噪声模型理论、小波理论等相关领域的综合知识，具有相当高的科学研究价值。　　 增强基于哼唱的歌曲检索系统的抗噪性，无疑可以提高歌曲哼唱系统的鲁棒性，因此噪声去除研究是基于内容的音乐检索研究中的一个重要方面。有关用户哼唱信号和噪声信号表示模型；噪声信号的类型、特征及其分布规律；输入信号中哼唱信号和非哼唱的语音信号分离等问题是基于哼唱的歌曲检索系统输入信号噪声去除的主要组成部分。这些关键技术的研究及解决对于提高歌曲检索系统的抗噪性、鲁棒性以及增强基于哼唱的歌曲检索系统的实用性有着非常重要的现实意义。　　 本文针对基于哼唱的歌曲检索系统输入信号的噪声去除，进行了以下研究：　　 （1）研究基于哼唱的歌曲检索系统输入信号中可能含有的噪声类型，从用户输入信号产生、采集、量化等角度分析噪声产生的原因，以及引入噪声的特征。综合声学理论、信息论理论、数字信号采集理论和数字信号处理理论等知识寻找各种噪声的特征及分布规律，有针对性的选取相关噪声去除算法。　　 （2）为了削弱用户哼唱信号中含有的非用户哼唱的语音噪声，利用频域盲源分离技术（FDBSS）从系统输入信号中分离出用户哼唱旋律信号和非用户哼唱的语音噪声信号，再根据哼唱歌曲旋律信号的能量连续性判断出歌曲检索系统的输入信号。　　 （3）提出一种改进的基于线性系统增益因子和Teager能量算子的小波多分辨率自适应软阈值去噪算法，用于减弱在用户哼唱过程中引入的中白噪声、有色噪声、脉冲噪声和在消除语音噪声过程中引入的运算噪声。　　 （4）用实验验证噪声去除算法的性能，通过实验室已开发的歌曲检索系统验证了对歌曲检索系统输入信号的噪声去除有助于提高歌曲检索系统的抗噪性，去噪后提高了系统输入信号的旋律特征提取的准确性，从而提高了基于哼唱的歌曲检索系统的检索准确度。