音频搜索引擎通过结合信号处理和机器学习技术来处理重叠音频源。主要挑战是如何从混合音频流中分离出单个声音或人声。为了实现这一目标，系统通常使用源分离方法，例如盲源分离（BSS）或训练用于分离重叠声音的深度学习模型。例如，模型可以识别声音频率，并将其从背景音乐或其他噪声中分离出来。这些技术分析频谱和时域模式，即使在时间上和频率上重叠时也能区分不同的声源。
一种常见的方法是使用麦克风阵列进行波束成形，该方法专注于来自特定方向的声音，同时抑制其他声音。这在多说话者会议等场景中非常有用。另一种方法是声学指纹识别，该方法识别音频片段的独特特征并将其与数据库进行匹配。例如，搜索引擎可以首先使用神经网络（例如 ConvTasNet）将歌曲从播客的人声轨道中分离出来，然后为每个分离的源生成指纹以进行查询匹配。通常使用 Librosa 或基于 TensorFlow 的模型等库来以编程方式实现这些步骤。
开发者应考虑准确性和计算成本之间的权衡。实时系统可能会优先考虑轻量级模型（如 MobileNet）进行设备端分离，而离线处理可以使用更大的架构（如 Transformers）以获得更高的精度。挑战包括处理低信噪比，以及避免声源共享相似特征（例如，音高匹配的两个人声）时出现误报。AWS Transcribe 或 ESPnet 等开源框架提供了用于测试这些工作流的预构建模块，使开发者无需重新发明核心算法即可集成源分离和索引管道。