深度学习模型通过自动化特征提取、处理音频数据中的复杂模式以及实现端到端学习来提高音频搜索的准确性。 传统的音频搜索方法依赖于手动设计的特征，例如 MFCC（梅尔频率倒谱系数）或频谱特征，这些特征可能会遗漏细微的或上下文相关的模式。 深度学习模型，例如卷积神经网络 (CNN) 或 transformers，直接从原始音频或频谱图中学习分层表示。 例如，在频谱图上训练的 CNN 可以检测口语单词、背景噪声或音乐流派之间的细微差异，而无需明确的规则。 这减少了特征设计中的人为偏差，并捕获了难以手动编码的模式。
另一个关键优势是能够处理音频信号的可变性。音频数据通常包含噪声、不同的语速、口音或重叠的声音。 循环神经网络 (RNN) 或基于注意力的架构（例如，transformers）等模型可以对时间依赖性进行建模并专注于相关片段。 例如，具有自注意力的 transformer 可以权衡语音记录中不同时间步的重要性，使其对不相关的背景声音具有鲁棒性。 此外，训练期间的数据增强技术（例如，添加噪声、音高变化）有助于模型推广到真实世界的条件。 一个实际的例子是在嘈杂环境中的语音搜索，在嘈杂环境中，在增强数据上训练的模型可以保持准确性，尽管存在干扰。
最后，深度学习支持端到端系统，该系统将特征提取、嵌入生成和相似度评分集成到单个管道中。 对于音频搜索，WaveNet 或预训练架构（例如，Wav2Vec 2.0）等模型会生成紧凑的嵌入，从而有效地表示音频内容。 可以使用相似度指标（例如，余弦相似度）对这些嵌入进行索引和比较，以实现快速检索。 例如，音乐流媒体服务可能会使用嵌入来查找具有相似声学属性的歌曲，即使它们缺少元数据。 通过确保相似的音频剪辑在潜在空间中聚集在一起，使用三元组损失或对比学习进行训练可以进一步改进嵌入。 这种端到端方法最大限度地减少了来自不相连处理步骤的累积误差，从而提高了整体搜索准确性。