音乐识别主要通过音频指纹技术实现，其核心流程可分为以下三个关键步骤：
一、声音采样与数字化
模拟信号转数字信号 通过麦克风采集的模拟声音信号需转化为计算机可处理的离散数字信号，这一过程称为采样。采样率（如44,100Hz）决定了信号细节的保留程度，需满足奈奎斯特定理（至少48,000Hz）以完整捕捉人耳可听频率（20Hz-20,000Hz）。
二、特征提取与音频指纹生成
频域分析
使用傅里叶变换（FFT）将时域信号转换为频域，分解为不同频率分量。通过分析频谱图中的峰值、频率范围及振幅，提取低音、中音、高音等特征。
生成唯一指纹
将提取的特征组合成独特的音频指纹，每个歌曲的指纹均不同。这一过程通过离散傅里叶变换（DFT）实现，确保了识别的准确性。
三、数据库匹配与识别
相似度计算
将生成的音频指纹与海量音乐数据库中的指纹进行比对，计算相似度最高的曲目。匹配成功后，系统会返回歌曲名称、歌手信息及相关资源链接。
补充说明：
部分工具支持直接对准音源或哼唱识别，通过麦克风实时采集音频并应用上述流程。