在音频搜索中处理并发和并行处理涉及设计能够有效管理同步任务并利用多核硬件的系统。并发允许系统同时处理多个操作，例如在索引新内容时处理传入的音频查询。并行处理将计算密集型任务（如音频特征提取）分解为较小的部分，这些部分可以在 CPU 核心上同时执行。 目标是最大限度地减少实时搜索的延迟，并最大限度地提高大规模音频数据集的吞吐量。
对于并发，通常使用线程池或异步 I/O。 例如，处理音频搜索请求的 Web 服务可能会使用线程池来并发处理多个查询，而不会阻塞传入的连接。 异步任务可以卸载密集型操作，例如从存储加载音频文件或与数据库通信，从而使主线程保持响应。 在 Python 等语言中，像 asyncio 这样的库或像 FastAPI 这样的框架可以管理并发 HTTP 请求，而 Go 的 goroutine 为高吞吐量系统提供轻量级并发。 消息队列（例如，RabbitMQ）可以进一步解耦任务，例如将音频摄取与搜索处理分开，以避免瓶颈。
并行处理对于音频搜索中的 CPU 密集型任务至关重要。 诸如 MFCC（Mel 频率倒谱系数）或指纹识别之类的特征提取算法可以在 CPU 核心上进行拆分。 例如，使用 Python 的 multiprocessing 或 Rust 的 Rayon 库将音频文件分割成块并并行处理它们可以加快索引速度。 像 Apache Spark 这样的分布式系统可以通过跨集群分配工作负载来进一步扩展它。 但是，同步是关键：共享资源（例如，内存中的音频缓存或数据库写入）需要线程安全结构，例如互斥锁或无锁队列。 一个实际的例子是将并发请求处理与并行特征提取相结合 - 例如使用一个 Go 服务，该服务为每个查询生成 goroutine，同时利用 SIMD 指令并行进行 FFT 计算。 这种双重方法平衡了响应性和计算效率。