音频嵌入通过将原始音频转换为捕捉语义和声学特征的数值表示，然后将其与文本或图像等其他数据类型对齐，从而集成到多模态搜索系统中。该过程通常涉及三个阶段：嵌入生成、跨模态对齐和联合搜索。首先，使用经过训练的神经网络（如 CNN 或 Transformer）处理音频片段，以提取有意义的模式。例如，像 Wav2Vec 这样的模型可以将一个 10 秒的音乐片段转换为一个 512 维的向量，该向量表示节奏、音色和流派。这些嵌入存储在针对相似性搜索优化的向量数据库中，例如 FAISS 或 Annoy。
关键挑战在于确保音频嵌入可以与其他模态进行比较。一种方法是将所有数据类型映射到共享的嵌入空间。例如，系统可以训练一个联合模型，使得文本“爵士钢琴”和一个钢琴独奏的音频片段产生的向量彼此接近。或者，后融合技术（late fusion）在检索后结合单独的嵌入：用户通过语音查询“欢快的锻炼音乐”可以触发音频和文本索引的并行搜索，结果按加权相似性得分排名。CLAP（对比式语言-音频预训练）等工具通过对比学习对齐音频和文本嵌入，从而实现“找到与这段哼唱相似的歌曲”等查询，通过比较哼唱的嵌入与音乐曲目。
实际实现涉及权衡。存储数百万个音频文件的原始嵌入需要可扩展的数据库，例如带有向量扩展的 Elasticsearch。实时搜索可能会使用近似最近邻算法来平衡速度和准确性。例如，一个播客平台可以允许用户通过输入关键词或上传语音片段来搜索口语内容，这两种输入都被转换为嵌入并与预先索引的节目片段进行匹配。挑战包括处理音频输入中的背景噪音以及确保低延迟响应。开发者通常通过预处理音频（例如降噪）和优化嵌入模型以使用 ONNX Runtime 或 TensorFlow Lite 等框架提高推理速度来解决这些问题。