随着信息技术的高速发展，用户对文本、音视频等多媒体信息的检索也越来越频繁。对音频的检索而言，目前互联网及各种数据库中的音频数据大多以压缩格式存储，这使得如何对压缩域音频数据进行处理，并实现压缩域音频的高效检索成为音频研究领域的一大热点。　　 鉴于此，本论文对压缩域音频检索的相关预处理算法展开研究，首先阐述本课题的研究目的、研究意义和国内外研究现状，然后分别针对压缩域中音频信号的活性检测、音频降噪、音频特征相似度的度量和音频时间长度调整等算法进行研究。　　 区别于非压缩域中音频的活性检测方法，本文提出一种基于压缩域的音频检测方法。该方法采用从压缩域音频中提取短时修正的离散余弦变换(MDCT)的谱能量特征，并利用该特征参数的统计特性自适应调整判决门限。该检测方法的提出也为压缩域中音频的活性检测提供了一种思路。　　 另外，本论文还将正态反高斯分布(NIG)应用于音频信号处理中，给出了一种压缩域音频的自适应降噪算法。首先，验证了NIG分布拟合MDCT系数分布的有效性，然后在此基础上根据贝叶斯理论设计基于NIG模型的最大后验概率估计器。同时，利用压缩域音频的活性检测算法区分出静音段，由静音段的衰减比重调整迭代次数，实现降噪。　　 针对音频分类检索处理中，对音频特征进行相似度时对高度量精度的要求，本文将Renyi熵的概念应用于音频相似度量中，提出适用于音频特征矩阵间进行相似度度量的Renyi二次联合熵。并且通过实验证明了所提出方法的有效性，同时，与欧式距离度量法进行比较，验证了本文方法有更高的度量准确率和较强的噪声鲁棒性。　　 最后，研究并实现了音频时间长度调整算法。采用由短时均值包络到波形细化逐层匹配的方法，在很大程度上提高了音频时长调整算法的运算效率；同时，采用音频最优低能量率(MLER)特征动态调整分析窗的长度，使对混合音频也有较好的处理效果。