音乐作为人们精神上的一种思想表达开始广泛流行于人们的日常生活，早在东汉时期，许慎在中国的第一部系统的分析汉字的形状及来源的字典《说文解字》中按照是否需要人通过心灵想象创造来指明了声音和音乐之间的关系:“音，声也。生于心，有节于外，谓之音”。音乐受其自身来源特性的影响，和数学、物理存在着强烈的相关性，随着计算机自身计算能力的日渐强大和相关软硬件的研发周期逐渐缩短，计算机与音乐之间的关系也愈加紧密。
　　本文着重于对音乐节奏检测的研究，在对前期基本特征的提取上，结合音乐信号相对于简单语音信号变化速度更快，因此提出了二阶差分过零率和三阶差分过零率来反应一段乐曲的变化趋势。在获得简单特征的基础上，在后续复杂特征估计的部分，本文从两个方面来讨论音乐的节奏，一个是音乐节拍的划分，另一方面是对音乐行进速度的估计。
　　首先，本文先后从时域方面和频域方面对音乐进行分析，在给出了时域、频域、倒谱域以及功率谱之间的变换关系后，针对当前比较主流的对音频信号的基本特征提取方法，进行了相关的实验，获得了音乐的多种特征信息;随后，借鉴于CQT检测法将源分离方法与之进行结合，通过对音乐信号进行周期估计，实现了节拍点的相对位置的获取;通过对隐含马尔科夫模型的构建和算法实验，创造性的运用隐马模型对快速音乐、慢速音乐和中速音乐来进行检测识别;最后，结合实际生活的应用要求，将提取到的特征作为依据实现对舞蹈机器人的控制。
　　本文完成了从波形文件中提取基本音乐特征，对其中所蕴含的深层节奏特征进行的研究工作也取得了阶段性进展。论文对未来进一步深入研究的内容及算法的改进方向也给出了思路。