音频指纹技术通过将音频转换为紧凑、独特的标识符来捕捉关键特征，从而提高音频搜索效率，无需处理原始数据即可实现快速比较。音频指纹算法不是分析完整的音频文件，而是提取光谱峰值、节奏模式或频率轮廓等独特特征。这些特征被转换为短的数字签名（即指纹），以原始音频大小的一小部分来表示音频。例如，一首三分钟的歌曲可能被压缩成只有几千字节大小的指纹。这种压缩使系统能够高效地存储和搜索大量音频库，因为比较指纹比匹配原始波形或元数据更快，并且消耗的资源更少。
一个实际例子是 Shazam 等服务如何在几秒钟内识别歌曲。当用户录制一小段音频时，系统会从该片段生成一个指纹，并在预先计算好的歌曲指纹数据库中搜索匹配的模式。该算法侧重于鲁棒的特征——例如特定频带中振幅峰值的时序——这些特征即使在有背景噪音或压缩伪影的情况下也能保持可识别。指纹通常使用哈希表或树结构进行索引，从而可以在接近常数时间内进行查找。这种方法避免了计算成本高昂的原始音频互相关等技术，这些技术在大规模应用中是不切实际的。开发者可以使用 Chromaprint 等库或处理特征提取和哈希的开源工具来实现这一功能。
可伸缩性是另一个关键优势。音频指纹技术支持分布式系统，指纹存储在多个服务器上，从而实现并行搜索。例如，一个扫描用户上传内容中是否存在版权材料的视频平台可以将指纹数据库分布在各个节点上，从而降低延迟。实时应用也从中受益：直播监控工具使用指纹技术在广播时检测预定义的音频片段（例如，广告、背景音乐）。通过最大限度地减小数据大小和优化搜索结构，指纹技术即使处理 PB 级别的数据也能确保性能保持一致。这种效率对于需要低延迟响应或在硬件约束下运行的应用至关重要，例如移动设备或边缘计算设置。