语音和音乐数据的音频搜索系统主要区别在于其特征提取方法、处理技术和特定应用的需求。语音搜索系统侧重于识别语言内容，而音乐系统则优先考虑旋律、节奏或音色等声学模式。这些区别影响着音频的分析、索引和查询方式。
对于语音数据，系统通常依赖于自动语音识别 (ASR) 将音频转换为文本，然后对文本进行索引以进行基于关键词的搜索。Mel 频率倒谱系数 (MFCC) 等特征通常用于捕捉语音细节，而降噪技术对于处理录音质量的变化至关重要。例如，语音备忘录搜索工具可能会将语音转录为文本，并允许用户查找诸如“明天下午 2 点开会”之类的短语。相比之下，音乐搜索系统使用声纹或频谱特征（例如，用于音高的色度向量、用于节奏的节拍跟踪）来识别歌曲或匹配模式。Shazam 的指纹算法就是一个经典例子，它通过将短音频片段与频谱峰值数据库进行匹配来识别歌曲。音乐系统还需要考虑表演中的变化，例如翻唱版本或节奏变化，这需要比语音更灵活的匹配。
实现的挑战也不同。语音系统必须处理口音、背景噪音和同音词（例如，“there”与“their”），通常需要语言模型来提高准确性。音乐系统面临诸如复音声音（多种乐器同时演奏）以及区分相似旋律的需求等问题。构建语音搜索工具的开发人员可能会集成预训练的 ASR 模型，例如 Whisper 或 Google 的语音转文本 API，而音乐系统可能会利用 LibROSA 等库进行特征提取或部署自定义指纹算法。最终，技术的选择取决于目标是语义理解（语音）还是模式识别（音乐），从而影响从数据预处理到查询匹配逻辑的所有内容。