随着计算机的普及和互联网的发展,数字音乐得以广泛的传播。如何准确高速地搜索音乐成为重要课题。目前音乐检索主要以文本式标签信息为主。这需要繁重的人工维护,而且文本错误会严重影响检索结果。与此同时,人们时常需要查询某些听到或想起的陌生音乐片段,因此,基于内容的音乐检索应运而生。基于内容的音乐检索从音乐本身的内容出发,不依赖歌曲的文本标签(或只作为辅助手段),而是通过分析处理与内容相关的音乐特征来保证搜索的结果正是用户想要的。从研究现状来看,其主要思路是提取音乐内容的一系列典型特征,做线性组合,然后使用距离公式进行相似度匹配。这样处理会出现对内容的描述顾此失彼,特征指向性过强,容易受外界干扰而产生较大偏差。本文通过研究声谱图信息,提出基于声谱图的特征矩阵,从歌曲整体的角度模糊地描述其内容特性和信号分布,从而避免外界干扰对个别特征的影响,提高检索质量。并且该特征矩阵通过使用适应性较好的相对数据来提高其强健性。在音乐相似度的度量方面,本文提出一种根据音乐理论和声波本质、利用矩阵元素偏差率来度量音乐匹配状况的算法。该算法将两矩阵特征相点除,根据音乐特征确定正规区间和设定的权重,统计异常元素的百分比,并推导出相似度。根据本文的理论研究而建的MARBOS系统以示例查询做为输入、声谱图特征矩阵描述内容信息、利用矩阵相似度算法来实现基于内容的音乐检索。通过一系列面对不同指标的设计实验测评,本文的研究能够取得更佳的结果和更优的性能,为该领域的研究提供一个全新的思考设计方向。