深度学习的进步正在显著提高音频搜索系统的能力和准确性。 通过利用神经网络，音频搜索现在可以比传统方法更有效地处理和理解口语内容。 例如，来自 OpenAI 的 Whisper 等模型已证明在转录各种口音、背景噪音和语言的语音方面具有很高的准确性。 这直接增强了音频搜索，通过将口语单词转换为更少错误的、可搜索的文本，从而可以更好地索引和检索音频内容。
除了字面转录之外，深度学习还能够对音频进行语义理解。 音频嵌入等技术使系统能够分析口语单词背后的上下文、语气或意图。 例如，播客搜索工具可以识别讨论特定主题（例如，“气候变化解决方案”）的片段，即使未使用这些确切的词语。 像 Wav2Vec 或 Hubert 这样的模型可以学习捕获语音模式的音频表示，从而可以对相似的内容进行聚类或检测情绪。 这使得音频搜索超越了关键词匹配，转向了理解含义，这对于客户支持电话分析或内容推荐等应用至关重要。
最后，深度学习提高了音频搜索管道的可扩展性和效率。 基于 Transformer 的架构可以更快地处理长音频序列，从而可以实时索引直播流或大型档案。 像 FAISS 或 Milvus 这样的向量数据库可以存储音频嵌入以进行快速相似性搜索，从而减少延迟。 例如，音乐应用程序可以让用户哼唱旋律来找到歌曲，使用一个模型将哼唱映射到一个向量，并将其与预先计算的曲目嵌入进行匹配。 这些进步减少了对人工元数据标记的依赖，并使音频搜索系统更适应新领域，例如法律转录或医疗语音记录，而无需进行大量的重新训练。