迁移学习可以通过利用预训练模型提取有意义的特征，或者通过针对特定用例对其进行微调，从而有效地应用于音频搜索任务。核心思想是重用从大型音频数据集（例如，语音、音乐或环境声音）上训练的模型中获得的知识，并将其应用于目标音频搜索问题。与从头开始训练模型相比，这种方法减少了对大量标记数据和计算资源的需求，同时提高了性能。
一种常见的方法是将预训练模型用作特征提取器。 例如，像 VGGish 或 CLAP (Contrastive Language-Audio Pretraining) 这样的模型在大量数据集上进行训练，以识别一般的音频模式。 开发人员可以从这些模型中提取音频片段的嵌入（数字表示），然后使用相似性指标（例如，余弦相似度）来搜索匹配项。 假设您正在构建一个音乐搜索系统：预训练模型可以将歌曲转换为嵌入，并且可以将查询剪辑的嵌入与数据库进行比较以查找相似的音轨。 这样做是因为该模型已经了解了频谱特征，例如音高、音色和节奏，这些特征与许多音频任务相关。
另一种方法是在特定领域的数据上微调预训练模型。 例如，可以在通用语音识别（例如，wav2vec 2.0）上训练的模型可以适于识别医疗播客中的技术术语。 通过在较小的医疗音频数据集上重新训练模型的最后一层，该模型学会关注特定于任务的模式，同时保留其对语音的总体理解。 同样，环境声音检测（例如，识别城市录音中的汽车喇叭）可以使用在城市声音数据集上预训练的模型，并使用目标声音的标记示例进行微调。 PyTorch 或 TensorFlow 之类的框架通过允许开发人员加载预训练权重、修改层以及以最少的代码更改在新数据上进行训练来简化此过程。
实际实现涉及选择正确的模型架构和数据预处理。 例如，使用预训练的 YAMNet 模型（在 521 个音频事件类别上训练）来检测稀有动物声音可能涉及冻结其初始层（以保留低级特征检测）以及在自定义数据集上重新训练分类器层。 像 Librosa 这样的工具可以处理音频预处理（例如，转换为频谱图），而像 FAISS 这样的向量数据库可以实现对嵌入的高效相似性搜索。 通过组合这些步骤，开发人员可以构建可扩展的音频搜索系统，而无需重新发明轮子，而是专注于将现有工具适应其特定需求。