音乐识别的核心在于从一段音频中提取出特征，并与已知的音乐数据库进行比对，从而确定该音频所包含的音乐信息。传统的音乐识别方法主要依赖于频域分析，通过傅里叶变换将音频信号转换为频谱图，然后从中提取出诸如音高、节奏等特征。这些特征可以用来描述音乐的基本属性，但在实际应用中往往面临一些挑战。

首先，音乐识别技术在面对复杂的背景噪声时表现不佳。当音频中混杂了大量环境噪音或其他声音干扰时，传统的频域分析方法很难准确地提取出音乐特征。这主要是因为背景噪声会掩盖掉音乐信号中的细节，导致特征提取不完整或错误。

其次，不同设备录制的音频质量差异也会影响音乐识别的效果。例如，手机录音设备通常具有较低的采样率和动态范围，导致录制的音频信号失真严重。在这种情况下，即使是最先进的音乐识别算法也可能无法正确识别出原始音乐。

为了提高音乐识别的准确率，研究人员正在探索新的技术和方法。其中一种方向是结合深度学习技术，利用神经网络自动学习音频特征。这种方法不需要人工设计特征提取器，而是通过大量数据训练模型来实现端到端的学习。然而，由于深度学习模型通常需要大量的标注数据和计算资源，因此其推广和应用还受到一定的限制。

此外，还有一些创新性的方法试图从其他角度解决音乐识别的问题。例如，有人提出了基于旋律轮廓的方法，通过对音频信号进行时间序列分析，捕捉音乐旋律的变化趋势。这种方法能够在一定程度上减少背景噪声的影响，但仍然难以应对复杂多变的音乐场景。