近年来,随着网络多媒体数据和数据库应用的增加,如何对这些数据进行自动分类和检索已成为一个研究热点。尤其对音频而言,由于出现越来越多在线音乐存储和音乐检索,这就需要一种更加有效的机制去组织检索这些海量数据。基于文本的传统检索方式只能对有标注信息的音乐文件进行检索,基于内容的检索则不依靠标注信息,而是根据音乐中的旋律、节奏、音色等信息进行检索。本文旨在研究基于内容的音乐检索关键技术,主要涉及音乐旋律特征抽取、音乐旋律匹配、音乐数据库以及系统构建等方面。目前在国内外,这些技术在理论研究上已经取得很大进展,并且开发了很多相关的应用系统。然而,现有系统在应用的广泛性、自动化程度、可扩展性等方面仍存在很多问题。本文的研究工作主要以此展开,针对MIDI音乐格式对乐音库的自动构建、多音轨MIDI主旋律自动抽取以及系统实现等方面进行了深入研究。首先,本文通过改进一个网络爬虫程序Larbin,实现了乐音库的自动化构建,增强了整个系统的自动化程度和音乐库的可扩充性。其次,本文深入研究了音乐相似度计算理论,设计了一种新的相对音高旋律表示方式。在此基础上,提出并实现了一种基于旋律相似度计算的多音轨MIDI主旋律抽取算法,实验表明具有良好的召回率和精确度,证明了该算法的可行性和有效性。最后,利用这些相关工作,构建了一个基于哼唱的检索系统,实验结果证明了该系统的有效性。