缓存策略可以通过减少冗余计算和最大程度地减少对较慢存储系统的访问，显著提升音频搜索速度。当用户搜索音频内容（例如歌曲、语音录音或音效）时，该过程通常涉及计算密集型任务，如音频指纹识别、特征提取或元数据查找。通过缓存频繁请求的搜索结果或预计算的音频特征，系统可以避免重复处理相同数据。例如，音乐流媒体服务可以缓存热门歌曲的搜索结果，从而使后续对“2023 年夏日金曲”的请求跳过数据库查询和音频分析，直接返回存储的结果。
一种常见的实现方式是缓存音频指纹或元数据。音频指纹识别算法将音频转换为紧凑的数字签名以便比较。生成这些指纹需要大量资源，因此为频繁访问的文件缓存它们可以加速未来的搜索。类似地，可以缓存歌曲标题、艺术家或流派等元数据，以避免重复的数据库调用。例如，处理“播放最新播客节目”的语音助手可能会缓存用户的偏好播客列表，从而减少重复请求的延迟。通常会使用 Redis 或 Memcached 等内存缓存，因为它们与基于磁盘的存储相比，可以提供亚毫秒级的响应时间。
有效的缓存还取决于存活时间（TTL）设置、最近最少使用（LRU）淘汰和分层缓存等策略。例如，TTL 策略确保缓存的音频搜索结果在设定的时间后过期，从而平衡新鲜度与性能。LRU 淘汰通过移除最近未访问的项来释放内存，这对于流行但临时性的内容非常有效。分层缓存将内存缓存用于热数据，将基于磁盘的缓存用于不太频繁的请求。然而，开发者必须谨慎处理缓存失效——例如，在添加新音频文件时更新缓存的搜索结果。正确配置的缓存可以减少服务器负载、降低延迟并高效扩展，这对于高性能音频搜索系统至关重要。