无监督学习技术可以使音频搜索系统能够识别模式、对相似内容进行分组，并在不需要标记训练数据的情况下检索相关结果。 这些方法的工作原理是从原始音频中提取有意义的特征，根据相似性对数据进行聚类或组织，并支持高效的基于相似性的查询。 这种方法在处理大型未标记音频数据集（手动注释不切实际）时尤其有用。
一个关键应用是使用自动编码器或降维进行特征提取。 例如，卷积自动编码器可以处理原始音频频谱图，以学习压缩表示（嵌入），从而捕获音高、节奏或音色等基本特征。 然后可以索引这些嵌入以进行快速相似性比较。 另一个例子是使用 t-SNE 或 PCA 等技术将高维梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 降维到较低维度的空间，同时保持音频剪辑之间的关系。 这使得开发人员可以高效地比较音频文件，而无需依赖预定义的标签或元数据。
诸如 k 均值或 DBSCAN 之类的聚类算法可以将相似的音频段分组，从而实现基于类别的搜索。 例如，播客平台可以使用应用于语音转文本的无监督主题建模，按主题对剧集进行聚类。 即使没有转录，应用于频谱图的非负矩阵分解 (NMF) 等方法也可以识别重复出现的声学模式（例如，识别音乐中的乐器类型）。 对于搜索实现，开发人员可以将近似最近邻库（例如 FAISS）与无监督嵌入结合使用，以快速查找与查询剪辑匹配的音频。 这种无监督特征学习和相似性搜索的组合为构建前期标记工作量最少的音频搜索系统提供了灵活的基础。