哈希技术通过将复杂的音频数据转换为紧凑、可比较的表示形式（哈希），从而实现快速相似性检查，加速了音频搜索。系统不会直接处理原始音频文件（这些文件很大且计算分析成本高），而是生成固定长度的哈希码来捕获基本特征。这些哈希码就像指纹一样，可以通过比较哈希值而不是整个音频流来进行数据库中的快速查找。例如，一首 3 分钟的歌曲可以被缩减为一个 256 位的哈希值，从而实现高效存储并与数百万个预先计算的哈希值进行快速匹配。
一种常见的方法是 局部敏感哈希（LSH），它将相似的音频输入映射到相同或邻近的哈希桶中。对于音频，这可能涉及将文件转换为频谱图，提取频率峰值或时间模式等关键特征，然后应用 LSH 对相似特征进行分组。另一种技术是 感知哈希，它侧重于人类感知的特征，如节奏或旋律，同时忽略压缩伪影等不相关的细节。例如，Chromaprint（声学指纹服务 AcoustID 使用）根据频谱分量生成哈希值，即使在有背景噪声或比特率变化的情况下也能识别歌曲。这些方法将音频匹配问题从高维相似性搜索简化为更简单的哈希比较，通常使用位操作或哈希表来提高速度。
实际效益非常显著。首先，基于哈希的搜索极大地降低了计算开销。比较两个哈希值通常是 O(1) 操作，而比较原始音频可能需要 O(n²) 的相似性计算。其次，哈希技术使得系统具有可伸缩性：可以使用哈希表或树结构在内存中索引包含数百万首歌曲的数据库。第三，对失真（如压缩、均衡或背景噪声）的鲁棒性内置于哈希过程中。开发人员可以使用 LibROSA 等库进行特征提取，或使用 FAISS 等库进行高效的哈希索引来实现这些技术。虽然哈希可能会牺牲一些精度，但对于音乐识别（例如 Shazam）、版权检测或语音命令系统等对速度和可伸缩性至关重要的应用来说，这种权衡是合理的。