近年来，由于数字化及互联网的发展，网络上出现了海量的音频多媒体信息，使得手工选取某首或特定音频内容变得很不可能。这促使以使用计算机自动对音乐内容进行识别的数字音频指纹技术的诞生，并成为近年来的研究及开发热点。本文对飞利浦研究院开发出的基于音频内容特征的鲁棒音频指纹系统进行了研究并提出了改进算法，论文的主要内容包括： 1．分析并验证了飞利浦音频指纹算法的鲁棒性。我们发现飞利浦音频指纹算法所生成的音频指纹对线性速度变化的抵抗能力较差，虽然两种改进算法对其进行了改善，但改善能力相当有限。造成这种结果的关键原因在于线性速度变化使得提取出的音频指纹在时间轴方向上出现了较大的对不齐现象，并且造成了指纹提取域——频域的拉伸变化，使指纹在频域轴方向上也了产生平移。 2．提出一种采用基频归一化的鲁棒音频指纹算法。该算法的创新点在于提取音频指纹之前先对音频的每一帧进行基频识别，并利用该基频对提取域进行归一化，我们证明了该归一化频域在线性速度变化下的不变性。同时叠加基频前后不相关的两段来生成指纹，以保证系统在不同音频之间指纹的区分性。我们通过比较音频指纹之间的误码率对音频进行识别。试验结果说明，本文算法在没有明显降低音频指纹系统区分性要求的前提下，使其对抗线性速度变化的鲁棒性有了较大改善。