结合音频处理、自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉的跨学科研究可以通过解决查询理解、上下文分析和多模态数据集成方面的局限性，从而显著改进音频搜索系统。 通过利用这些领域的技术，开发人员可以创建更准确和通用的系统来处理现实世界的复杂性。 例如，将语音识别（音频）与视频中的视觉上下文（计算机视觉）相结合可以解决口语查询中的歧义，而 NLP 可以完善语义搜索功能。
首先，NLP 通过实现更好的查询解释和转录来增强音频搜索。 传统的音频搜索系统依赖于关键词检测或基本的语音转文本模型，这些模型在处理同音词、口音或含糊不清的措辞时会遇到困难。 通过集成像 transformers 这样的高级 NLP 模型，系统可以分析查询和音频内容的语义。 例如，搜索“Java 教程”的用户可以通过理解上下文来接收编程指南而不是与咖啡相关的内容的结果。 NLP 还可以通过实体识别（例如，区分“公司 Apple”与“水果 apple”）并将口语术语链接到知识图来改进转录。 此外，像 Whisper 或 Wav2Vec 2.0 这样的多语言模型可以处理非英语音频，从而扩展系统的可用性。
其次，计算机视觉通过分析与音频配对的视觉数据，为音频搜索添加了上下文层。 在视频中，诸如唇部运动、屏幕上的文本或场景变化之类的视觉线索可以提高语音识别的准确性。 例如，通过计算机视觉训练的唇语阅读模型可以纠正嘈杂音频中听错的单词。 同样，讲座视频幻灯片上的 OCR（光学字符识别）可以提取关键词，以便与音频文本一起建立索引，从而实现诸如“查找昨天会议中关于神经网络的幻灯片”之类的搜索。 视频帧中的对象检测还可以识别重复出现的视觉主题（例如，演讲者的面部或产品徽标），以对相关的音频段进行聚类，从而使导航更加容易。 这种多模式方法可确保搜索结果同时考虑听觉和视觉上下文。
最后，声学指纹识别和说话人分割等音频处理技术可以通过 NLP 和视觉进行增强。 例如，声学模型可以识别独特的音频模式（例如，歌曲的旋律），而 NLP 可以处理歌词或元数据，从而实现诸如“播放一首由儿童演唱的‘生日快乐’的歌曲”之类的搜索。 说话人分割（识别谁在何时说话）与视频中的面部识别相结合可以将说话人映射到他们的对话，从而允许诸如“向我显示 Alice 提到截止日期的所有剪辑”之类的查询。 通过语音音调分析（音频）和面部表情（视觉）进行的情感检测可以进一步完善对具有特定情绪的内容的搜索。 这些集成创建了一个强大的系统，其中没有单一模式的局限性会主导结果，从而提高了各种用例的可靠性。