Transformer 模型正被用于音频搜索应用，通过大规模处理和比较音频信号，实现高效准确的音频内容检索。这些模型利用其处理序列数据和捕获长距离依赖的能力，这对于理解音频波形或声谱图中的模式至关重要。与依赖 MFCC 等手工特征的传统方法不同，Transformer 直接从原始音频或中间嵌入中学习丰富的表示，使其能够泛化到语音、音乐或环境声音等多种音频类型。
一个关键的应用是音频指纹识别，Transformer 生成音频片段的紧凑、可搜索的表示。例如，Wav2Vec 2.0 等模型可以将音频片段转换为固定长度的向量。这些向量在数据库中建立索引，可以使用近似最近邻算法（例如 FAISS）进行快速相似性搜索。另一个用例是跨模态检索，其中 Transformer 将音频和文本映射到共享的嵌入空间中。CLAP（对比语言-音频预训练）等模型允许用户通过比较文本和音频嵌入，使用自然语言查询（例如，“在人群中找到笑声”）搜索音频文件。Transformer 还通过将音频转录为文本来支持语音到文本搜索，然后使用 BERT 等基于文本的 Transformer 对文本进行索引，用于关键词或语义搜索。
实现基于 Transformer 的音频搜索涉及几个步骤。首先，将音频数据预处理为声谱图或波形块。HuBERT 或 AST（音频声谱图 Transformer）等模型处理这些输入以生成嵌入。开发人员通常会在特定领域的数据（例如，医疗录音或播客）上微调预训练模型，以提高准确性。为了提高可扩展性，嵌入存储在针对快速检索优化的向量数据库中。挑战包括处理变长音频和计算成本，这可以通过分块、注意力剪枝或知识蒸馏等技术来缓解。Hugging Face Transformers 等开源库以及 PyTorch 等框架提供了简化实现的工具，而 GPU 加速和量化减少了推理延迟。通过结合这些组件，Transformer 支持强大的音频搜索系统，其精度和灵活性均优于传统的信号处理方法。