在搜索管道中管理可变长度的音频片段涉及到预处理、特征提取和高效的索引策略，以处理时长不一致的情况。第一步是通过分割或填充音频到可管理的单元来标准化输入。例如，将长录音分割成固定长度的块（例如，1秒片段）并添加重叠，可以确保一致性，同时保留上下文。或者，可以用静音填充较短的片段，使其与目标长度匹配。此预处理步骤确保下游组件（如机器学习模型）接收到统一的输入。诸如 Librosa 或 PyTorch 的音频实用程序等工具可以自动执行分割/填充，但开发人员必须在块大小与计算成本之间取得平衡——较小的块会增加处理开销，但会提高搜索结果的粒度。
接下来，特征提取将音频转换为固定维度的表示，而无论输入长度如何。诸如 CNN 或 Transformer 等模型可以处理原始音频或频谱图，但是可变长度会使批量处理变得复杂。诸如动态填充（将批次填充到批次中最长的样本）或使用固有地处理序列的模型（例如，RNN、WaveNet）等技术可以解决此问题。例如，具有自注意力机制的 Transformer 可以通过关注相关的时间步长来处理可变长度的输入。提取后，将嵌入进行池化（例如，对时间求平均）以创建固定大小的向量以进行索引。例如，可以将 10 分钟的语音和 30 秒的片段都缩减为 512 维的向量，从而可以在向量数据库中进行直接比较。
最后，索引和检索需要可伸缩的解决方案来处理可变长度的数据。诸如 FAISS 或 Elasticsearch 等向量数据库存储固定长度的嵌入，但是元数据（例如，时间戳范围）必须将结果链接回原始片段。发出查询时，系统会检索前 K 个嵌入，并将它们映射到其源音频片段。对于时间搜索（例如，在播客中查找短语），诸如动态时间规整或滑动窗口比较等后处理步骤可以优化结果。开发人员可以通过预先计算常见片段长度的嵌入或缓存经常访问的数据来进行优化。例如，播客搜索工具可能会索引 5 秒的块，然后合并重叠的匹配项以精确定位查询在较长录音中的确切位置。这种分层方法可以平衡灵活性、准确性和性能。