在相对密闭的空间内,如会议室、音乐厅等,当音源距离麦克风较远时,录到的钢琴信号会存在比较明显的混响。这些混响的存在使声音混淆不清,难于分辨,音质下降,很大程度的降低了钢琴音乐的旋律提取和检索质量,严重影响了钢琴识别的正确率。因此,在对钢琴音乐旋律提取和检索之前除去这些混响是很有必要的。所以,去除钢琴音乐的混响是一个很重要的研究课题,它对钢琴音乐的旋律提取、检索和人们的生活娱乐都有很重要的意义。本文在Mingyang Wu等人提出的语音两阶段去混响算法的基础上进行了改进。首先通过研究分析几种典型的数字混响效果器来合成钢琴音乐混响信号,然后基于钢琴音乐与语音的发音原理不同,引入了音乐端点检测算法,即在去除钢琴音乐信号后期反射混响前先完成钢琴音乐音符分割,然后利用谱减法分段除去钢琴音乐信号的后期反射混响。本文的主要工作包括：1、本文将语音两阶段去混响算法中的第一阶段去混响算法应用到钢琴音乐信号上,求出钢琴音乐信号去除早期反射混响的最佳自适应逆滤波器,然后进行了相关的实验仿真,结果表明第一阶段去混响算法降低了钢琴音乐混响信号的强度。2、对语音两阶段去混响算法中的第二阶段去混响算法进行了改进。首先分析了两种端点检测算法：基于信号频谱差值的端点检测算法和基于RTFI的端点检测算法,并对这两种算法的检测结果进行对比,结果表明基于RTFI的端点检测算法取得更好的检测效果。由于本文只考虑每个音符对自身产生的后期反射混响,故端点检测完成后利用第二阶段去混响算法(谱减法)除去每两个端点间的后期反射混响,然后做了相关实验仿真,结果表明改进后的第二阶段去混响算法提高了钢琴音乐信号声谱图的清晰度。3、本文将几种常用的语音去混响算法应用到钢琴音乐信号上,并将本文改进的两阶段去混响算法和这几种常用算法的仿真结果进行比较。同时采用了主客观评价指标对实验结果进行评价和分析,结果表明本文改进的去混响算法的去混响度有所提高,并且提高了钢琴音乐信号的质量和清晰度。最后用本文改进的算法对两种不同节奏的钢琴音乐信号去混响,得出本文改进的去混响算法更适合于慢节奏感的钢琴音乐的结论。