数字化时代,音频、乐音信息的大量数字化在给人们生活带来改变的同时也带来了新的机遇和挑战。对乐音信息,人们希望更容易的获取、更轻松的掌握。所以,哼唱检索、自动识谱等技术得以飞速的发展,而这些技术,无一例外的需要以乐音识别、特征提取为基础。本课题就是在这样的背景下,以研究乐音特征提取算法、跟踪匹配乐音信息为目的而提出来的。文章从基本乐理出发,阐述了时域、频域上音频信号的分析方法,并研究了音高、音长的提取算法及匹配算法,最终给出了系统实现及测试。对音高信息的提取,文中比较了短时自相关峰值法、Praat中的自相关法以及SHR算法,分别测试对于正弦信号、演奏单音符以及连续演奏乐音段的检测效果。对于音长信息的提取,文中介绍了经典的端点检测算法。为了提高对于乐音特征的提取精确性,本文设计了音高与端点检测联合的检测方法,测试表明,该方法能有效提高连续乐音的检测效果。论文研究了乐音特征信息的表示形式,给出了一种匹配算法并加以实现,利用matlab和c混合编程完成算法测试。在此基础上,文章完成了PC平台各模块的设计实现和整个系统的测试。为提高特征提取的运算速度,本文讨论了定点DSP平台浮点运算处理问题,并实现了基于TMS320C6416T平台的特征提取关键模块。