为搜索任务预处理音频数据涉及将原始音频转换为适合高效索引和检索的格式。该过程通常包括标准化、特征提取和降噪。目标是将音频转换为结构化表示（如嵌入），以捕获有意义的模式，同时减少搜索操作期间的计算开销。
首先，对原始音频进行标准化以确保一致性。音频文件通常在格式（MP3、WAV）、采样率（44.1 kHz、16 kHz）和声道数（单声道、立体声）上有所不同。将所有文件转换为统一格式，如 WAV 或 FLAC，将它们重采样到公共速率（例如，语音为 16 kHz），并转换为单声道以简化处理。例如，在 Python 中使用 librosa，您可以使用 librosa.load(file, sr=16000, mono=True) 加载音频。接下来，使用语音活动检测 (VAD) 工具（如 WebRTC 的 VAD 模块或 pydub 的拆分实用程序）将长录音分割成较短的块（例如，1-5 秒）。这确保了可管理的处理，并将音频与典型的查询长度对齐。
其次，提取捕获音频特征的特征。常见的方法包括用于语音的梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 或用于一般声音的频谱图。对于基于深度学习的搜索，预训练模型（如 VGGish 或 Wav2Vec2）可以直接生成嵌入。例如，使用 TensorFlow 的 VGGish 模型，您可以将频谱图处理成 128 维向量。还可以应用降噪技术，如频谱门控（通过 Python 中的 noisereduce）或简单的带通滤波，以提高特征质量。如果元数据（例如，时间戳、说话人标签）可用，则将其与声学特征结合以获得更丰富的搜索上下文。
最后，准备用于索引的数据。标准化特征（例如，缩放到 [0,1]）以确保相似性搜索期间的可比性。对于大型数据集，使用 PCA 或自动编码器降低维度。使用有效的向量数据库（如 FAISS 或 Annoy）来索引嵌入，从而实现快速的最近邻搜索。例如，在为 10,000 个音频片段生成嵌入后，使用 faiss.IndexFlatL2 使用 FAISS 索引它们以进行欧几里得距离比较。此管道平衡了准确性和速度，允许诸如“查找所有与此 2 秒声音相似的片段”之类的查询在几毫秒内返回结果。