随着互联网技术的发展,多媒体信息资源迅速增加。面对多媒体音乐库中的海量资源,人们要查询到符合自己需求的目标音乐异常困难。如何实现计算机分析并感知用户对音乐资源的需求成为人机交互能力未来发展的目标。基于内容的音乐信息检索应用主要体现在音乐的自动分类和识别中,而众多的音乐分类中,以音乐流派分类和音乐歌手识别较为常见。音乐自动分类中的歌手识别属于音乐信息检索一个重要分支。歌手识别是采用机器识别的方法,模拟人耳的这种“经验”来识别歌手的声音。本文研究的重点是应用高斯混合模型算法并基于人耳的听觉特征的歌手识别,属于基于内容的音乐识别范畴。本系统利用提取歌曲中歌声的人耳听觉特性以达到识别不同歌手的目的,为未知歌曲的信息内容提供了基于声音的歌手识别,提高了歌手识别的正确率,丰富了音乐信息检索的内容。本文首先讨论了音乐和人声的基本特性,并围绕歌手识别进行展开,提出了能代表人耳听觉的特性作为识别特征的方法。其次研究了歌曲中人声识别的内容,并利用稀疏表示的应用算法进行分析。再次重点分析了高斯混合模型算法在处理语音信号识别的优势,以及应用于歌手识别领域的可行性。最后通过仿真实验验证以上算法的可行性,测试了提取不同特征情况下歌手识别的效果,其效果达到预期目标。