提出了一种近似旋律匹配(approximate melody matching)的新方法——线性对齐匹配法,并在此基础上实现了一个哼唱检索(query by humming)系统原型.与已有的基于内容的音乐检索(content-based music retrieval)不同,该算法并非基于近似符号串匹配、统计模型或者特征空间,而是根据相近旋律的音高轮廓在几何上的相似性,将音高和节奏特征一并考虑所设计而成的全新算法.通过实验检验该算法的有效性,在含有3864首乐曲的搜索空间中,检索62段人声哼唱,线性对齐匹配法取得了90.3%的前3位命中率,相比传统的近似符号匹配算法高出11%以上.这一实验结果有力地表明了线性对齐匹配法的有效性,及其应用于大型数字音乐检索引擎的可行性.