本文开展的研究来源于音乐专业作曲人士的要求。随着语音识别技术的发展及计算机的广泛深入的应用，他们希望能够使用计算机来自动识别演奏的乐曲并实时完成乐谱创作。本研究即是围绕行业这一需求而展开的，所以在适用面上有很强的专业性和领域性。 使计算机听懂乐器的演奏并自动谱曲，这种技术在音乐创作中有很重要的实用价值。但目前有关乐音处理方面的研究大多局限在乐音的数字采样、滤波、音效处理、编辑，在音符录入方面，则一般使用MIDI键盘简单映射实现，并不涉及本文研究的乐音音符(音高)的识别。而以乐音音符识别为目的，并完成自动乐曲创作这一技术目前研究不多。本文结合这些实际的需求，从乐音的物理特性和音乐特性的研究着手，首次提出了一套可行的乐音识别方法。文中以钢琴乐音音符识别为例，但识别方法具有普遍意义。 本文提出的乐音音符识别方法，考虑到单一乐音时域的平稳周期特性，利用小波分解的频带收缩迅速、低通分量的近似平滑性高、低频的周期特性保留较完整的优点，并借助于FFT的精确频域分辨率，实现对DWT的低通分量中的基音频率的准确检测，从而实现对单音符的识别。 本文首次将小波应用于乐音的频带分解，提出了完整的乐音识别算法，并完成了首款乐音识别和自动乐谱创作软件的开发，识别效果非常理想。这一方法可以为乐音音符识别、音符自动录入以及自动乐谱编制提供比较有效的参考，同时也可作为提高音乐数据库检索效率的一种可行的方法。