音频搜索实现中的版权问题主要通过内容识别、许可协议和访问控制来解决。 这些系统使用音频指纹识别来识别受版权保护的材料，而无需存储或复制完整内容。 例如，Shazam 等服务通过分析音频的关键特征（例如频谱峰值或节奏）生成唯一的声学指纹，以识别歌曲。 这使得他们可以将用户上传的音频与授权的受版权保护的作品数据库进行匹配，而无需保留原始文件，从而最大限度地降低直接侵犯版权的风险。
开发人员通常集成处理许可合规性的第三方 API 或数据库。 YouTube 等平台使用 Content ID，该 ID 根据权利持有者提供的数据库扫描上传的音频。 当找到匹配项时，系统会执行版权所有者指定的政策，例如阻止内容、通过广告获利或跟踪其使用情况。 同样，Audible Magic 等服务提供预许可的音频识别解决方案，开发人员可以将其嵌入到他们的应用程序中。 这些工具将法律负担转移到 API 提供商，只要实施符合他们的条款，例如限制对已识别曲目的访问或强制执行使用限制。
用户生成内容平台还实施删除机制以遵守 DMCA 等法律。 例如，如果音频搜索功能检测到用户上传中未经授权使用受版权保护的材料，系统会自动标记该内容并通知权利持有者。 开发人员可能会构建工作流程来处理删除请求，例如删除侵权文件或禁用访问，直到争议得到解决。 但是，仍然存在挑战——例如，修改后的音频（例如，加速的剪辑或混音）可能会逃避指纹识别算法，需要定期更新检测模型。 清晰的文档和用户指南，例如禁止在 TikTok 等应用程序中未经许可的采样，通过设置可接受使用的期望来进一步降低法律风险。