采样率和位深直接影响音频搜索质量，它们决定了音频信号被捕获和处理的准确程度。采样率，以 Hz 为单位测量（例如，44.1 kHz），定义了每秒对音频波形进行采样的次数。较高的采样率可以捕获更高频率的声音，这对于音乐识别或检测细微的音频特征等应用至关重要。例如，44.1 kHz 的采样率可以捕获高达 22.05 kHz 的频率（根据奈奎斯特定理），覆盖了人类听觉的全部范围。如果采样率太低（例如，8 kHz），则会丢失高频分量（例如音乐中的钹声或语音中的“s”声），从而使算法更难以识别独特的音频指纹。
位深决定了每个样本的动态范围和精度，影响了捕捉安静声音和细微细节的能力。16 位位深提供 65,536 个幅度级别，而 8 位位深仅提供 256 个。较低的位深会引入量化噪声——掩盖低音量声音的细微失真。例如，在有背景耳语的安静音频片段中，16 位录音可以清晰地保留耳语，而 8 位可能会用噪声掩盖它们。这种噪声会降低音频搜索的准确性，尤其是对于在录音中检测微弱关键词或识别音乐中柔和的乐器层等任务。
采样率和位深之间的交互作用也很关键。例如，高采样率（例如，96 kHz）与低位深（例如，8 位）配对会捕获高频，但会丢失动态细节，而低采样率（例如，16 kHz）与高位深（例如，24 位）会错过高频线索，但会保留幅度精度。开发人员必须根据用例平衡这些因素：语音搜索可能优先选择 16 kHz/16 位的设置，以最大限度地减少存储空间，同时保留语音清晰度，而音乐识别可能需要 48 kHz/24 位来捕获完整保真度。选择不当的设置可能会导致搜索结果中的假阴性（错过匹配项）或假阳性（不正确匹配项）。