可以通过结合结构化数据库查询和音频内容分析，将艺术家、标题、专辑等元数据集成到音频搜索系统中。这种方法允许系统利用显式的文本信息和原始音频数据来提高搜索准确性。例如，用户通过歌曲标题搜索时，可以通过查询元数据字段的数据库索引更快地检索结果；而音频指纹或波形分析则可以处理元数据缺失或不正确的情况。这种双重策略确保了处理不同搜索场景时的灵活性和鲁棒性。
要实现元数据集成，开发者通常会将元数据与音频文件一起存储在结构化数据库（如 SQL 或 NoSQL）中。搜索查询可以使用类似 SQL 的操作或全文搜索引擎（如 Elasticsearch），将用户输入与艺术家、专辑或标题等字段进行匹配。例如，查询“artist:Radiohead album:OK Computer”将使用这些字段的精确或部分匹配来过滤结果。为了提高可用性，系统通常采用模糊匹配或同义词处理，例如容忍标题中的拼写错误或自动将“The Beatles”链接到“Beatles”。还可以通过交叉引用外部 API（如 MusicBrainz）来丰富元数据，以填补空白或规范用户提供的数据中的不一致性。
将元数据与音频分析相结合进一步增强了搜索能力。例如，如果用户上传了一个没有元数据的音频片段，系统可以生成一个声学指纹（使用 Chromaprint 等工具），并与预先计算好的指纹数据库进行匹配。一旦找到匹配项，相关的元数据就可以附加到结果中，从而弥合未知音频和已知信息之间的差距。此外，混合系统在元数据可用时可以优先处理基于元数据的结果，而在元数据稀疏时回退到音频分析。这种分层方法确保即使元数据不完整或不匹配（例如专辑标签错误），也不会阻止成功的搜索，因为音频内容本身可作为备用标识符。开发者可以通过单独索引元数据字段和音频指纹，然后根据相关性分数合并结果来优化性能。