基于内容的音频检索系统通过分析音频文件的内在特征来识别和检索音频文件，而不是依赖元数据或手动标签。这些系统通过将原始音频转换为数值表示，索引这些特征以进行高效搜索，并将用户查询与索引数据进行匹配来运作。该过程侧重于从音频内容中提取有意义的模式，即使在文本描述不可用或不完整时也能实现基于相似性的搜索。
第一步涉及特征提取，其中音频信号被转换为紧凑的、可搜索的表示形式。常用的技术包括梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 用于捕获频谱特征，频谱图用于时频分析，或者来自在音频任务上训练的神经网络的嵌入。例如，系统可以使用像 VGGish 这样的预训练模型将 3 秒的音频片段转换为 128 维向量。还可以提取诸如节奏或音高等时间特征用于音乐检索。这些特征充当指纹，允许系统定量地比较音频段。可以应用降噪或归一化来确保对录音质量变化的鲁棒性。
接下来，提取的特征被索引到一个针对相似性搜索优化的数据库中。这通常涉及诸如局部敏感哈希 (LSH) 或近似最近邻 (ANN) 算法（例如，FAISS 或 Annoy）等技术，以实现从大型数据集中快速检索。例如，音乐应用程序可能会索引歌曲嵌入，以便用户可以搜索具有相似节奏的曲目。在查询期间，系统处理输入音频（例如，哼唱的曲调或环境声音），提取其特征，并计算与索引条目的相似度分数（例如，余弦相似度）。匹配项根据这些分数进行排序和返回。一些系统包含反馈循环，用户交互可以随着时间的推移改进模型对相关性的理解。
实际实现方式因使用案例而异。例如，Shazam 通过将音频转换为时频图并通过哈希表匹配峰值模式来使用频谱图指纹识别。环境声音识别系统可能会将 MFCC 与卷积神经网络 (CNN) 相结合，以对玻璃破碎或鸟叫等声音进行分类。开发人员可以利用诸如 Librosa 之类的库进行特征提取，并利用带有矢量插件的 Elasticsearch 进行可扩展的索引。挑战包括处理背景噪音、扩展到数百万个曲目以及平衡精度与延迟——这些问题通常通过降维、高效的索引结构和硬件加速来解决。