音乐信息检索是从海量音频信号、音乐的符号表示或网页资源上提取并分析出音乐有意义的特征，用此特征为音乐建立索引，然后设计不同的查询和检索机制，以获得人们想要查询的音乐作品的过程。随着数字音乐的发展，音乐信息检索融合了计算机机器学习、模式识别和人工智能技术，是人工智能应用的典型领域之一。同时，作为计算机技术探寻人类情感等语义的重要领域，吸引了众多学者和业界的广泛关注。本书论述了以旋律作为主要特征检索音乐的模型及其实现方法，建立基于流形排序的整首音乐内容检索模型，并介绍了相关反馈方法对检索结果的改进技术。另外，解读了基于示例语义的检索模型，论述了如何克服音乐检索"语义鸿沟"问题，将音乐映射到一个语义空间的方法。最后，讲解人工智能技术在音乐检索方向上的发展趋势和全新应用。本书读者主要是艺术、计算机应用领域的艺术家、研究人员、计算机应用开发人员、数字媒体设计人员、数字音乐产业从业人员及教育工作者。另外，本书对于语音识别、模式识别等领域的从业者也有很高的参考价值。