降维技术，如主成分分析（PCA），可以通过将高维音频数据压缩为更少的有意义的特征来改进音频搜索，从而使存储、处理和相似性比较更有效。音频信号本质上是高维的——例如，原始波形或频谱特征（如梅尔频率倒谱系数，MFCCs）每个样本可能包含数百甚至数千个维度。PCA 识别数据变化最大的方向（主成分），并将数据投影到这些轴上，在保留最关键信息的同时减少冗余。这种压缩表示保留了足够的结构，可以在音频剪辑之间进行准确比较，同时简化了计算需求。
一个实际的应用是加速大型音频数据库中的相似性搜索。例如，搜索特定的音效或歌曲片段时，直接比较每个原始音频文件计算成本高昂。通过应用 PCA，开发者可以将每个音频文件降维到较低维度的向量（例如，从 1000 维降到 50 维）。这使得向量之间的距离计算（如欧几里得或余弦相似度）显著加快。此外，诸如 k-d 树或近似最近邻（ANN）算法等索引技术在低维数据上工作更有效，进一步加速了搜索时间。例如，音乐流媒体服务可以使用 PCA 压缩的特征来快速找到与用户输入具有相似声学特性的曲目。
PCA 还有助于减轻“维度灾难”，在高维空间中数据变得稀疏，导致相似性度量意义不大。通过关注信息量最大的特征，PCA 可以提高音频搜索系统的鲁棒性。例如，在语音查询系统中，背景噪音或录音设备的差异可能会给原始音频数据增加不相关的维度。PCA 可以过滤掉这些不太重要的变化，强调捕捉说话人身份或语音内容的成分。这提高了将用户语音命令与预期查询匹配的准确性。此外，压缩特征所需的存储空间减少使得 PCA 对资源有限的边缘设备或应用程序非常有价值，可以在不牺牲性能的情况下实现设备上的音频搜索。