需求：基于听歌识曲的自动识别算法是一种基于声音信号的识别技术，它可以从一段音乐中识别出歌曲的名字。该算法的原理是：首先，将音乐信号转换成数字信号，然后使用特征提取算法提取出音乐信号的特征，最后使用比较算法将提取出的特征与数据库中的特征进行比较，从而识别出歌曲的名字，要求用python语言，能做的私

实现音乐识别算法需要以下几个步骤：

1. 获取音频数据并进行预处理，包括采样、滤波、降噪等。

2. 对预处理后的音频数据进行特征提取，常用的特征包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、振幅谱、频率谱等。

3. 建立歌曲数据库，将每首歌曲的特征提取出来并存储。

4. 对要识别的音频数据进行特征提取，并使用比较算法（如余弦相似度）与数据库中的特征进行比较，找出最相似的歌曲。

下面是一个基于MFCC特征的音乐识别算法的示例代码：

import os
import numpy as np
import librosa
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 预处理函数，包括采样，滤波等
def preprocess(audio_file):
    y, sr = librosa.load(audio_file, sr=22050)
    y = librosa.effects.trim(y, top_db=30)[0]
    y = librosa.resample(y, sr, 8000)
    return y

# 提取MFCC特征
def extract_mfcc(y):
    mfcc = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=8000, n_mfcc=13)
    return mfcc

# 建立歌曲数据库
def build_database(database_dir):
    database = {}
    for file_name in os.listdir(database_dir):
        file_path = os.path.join(database_dir, file_name)
        y = preprocess(file_path)
        mfcc = extract_mfcc(y)
        database[file_name] = mfcc
    return database

# 对要识别的音频数据进行特征提取，并使用余弦相似度与数据库中的特征进行比较
def recognize(audio_file, database):
    y = preprocess(audio_file)
    mfcc = extract_mfcc(y)
    max_sim = 0
    max_song = ''
    for song, song_mfcc in database.items():
        sim = cosine_similarity(mfcc.T, song_mfcc.T).mean()
        if sim > max_sim:
            max_sim = sim
            max_song = song
    return max_song

# 测试
database_dir = 'song_database'
audio_file = 'test_song.mp3'
database = build_database(database_dir)
song_name = recognize(audio_file, database)
print('Recognized song:', song_name)

上述代码中，我们使用了`librosa`库对音频数据进行预处理和特征提取，使用了`sklearn`库中的`cosine_similarity`计算余弦相似度。其中，`song_database`目录下存储了歌曲的特征，`test_song.mp3`是待识别的音频文件。执行代码后，程序会输出识别出的歌曲名字。