Os avanços tecnológicos em compressão de áudio e em redes de computadores, possibilitaram um acréscimo significativo na disponibilidade da música. Lidar com colecções de músicas de grandes dimensões torna a pesquisa de músicas, semelhantes num dado aspecto, cada vez mais importante.

De forma a comparar músicas, são usadas medidas de distância para medir a semelhança entre duas músicas, com base em descritores extraídos do conteúdo musical. Infelizmente, os métodos actuais para o cálculo de semelhança de músicas são bastante exigentes ao nível de processador e de memória. Em colecções de grandes dimensões torna-se impraticável a realização de pesquisas de músicas semelhantes de forma exaustiva. Por estes motivos, é necessário o uso de técnicas que permitam melhorar a eficiência das pesquisas por semelhança em música.

De modo a tornar as pesquisas por semelhança mais eficientes, é proposto o uso de estruturas indexadas por distância, especialmente as estruturas de dados métricas.

Estas estruturas particionam as músicas em regiões de acordo com a sua proximidade de forma a reduzir o número de comparações, estabelecendo um espaço métrico.

Nesta dissertação pretende-se estudar a aplicabilidade e a eficiência de estruturas de dados métricas em aplicações de pesquisa por alcance de músicas semelhantes.