特征维度直接影响音频搜索性能，需要在表示准确性和计算效率之间取得平衡。更高维度的特征（例如，40 个 MFCC 系数而不是 13 个）可以捕获更细微的音频特征，例如音色或谐波结构，这可能会提高复杂查询的搜索准确性。例如，在音乐数据库中区分声音相似的乐器可能需要详细的频谱特征。但是，更高的维度会增加搜索期间的计算成本，因为距离计算（例如，欧几里得距离或余弦相似度）会随着特征数量的增加而扩展。这会减慢大型数据集中最近邻搜索的速度，尤其是在使用暴力方法时。
相反，较低维度的特征会减少计算开销，但存在丢失关键信息的风险。例如，仅使用基本时域特征（例如，RMS 能量）可能会过度简化音频内容，从而更难以区分不同的声音。一个实际的例子是语音搜索：较低维度的 mel-频谱图可能足以进行关键字识别，但它们可能无法捕获语音识别所需的说话人特定细微差别。诸如 PCA 或自动编码器之类的降维技术可以通过压缩特征同时保留判别信息来帮助实现平衡。例如，将 128 维嵌入减少到 64 维可能会保持音乐流派的搜索准确性，同时加快索引速度。
最佳维度取决于使用案例和数据集大小。对于移动语音搜索等实时应用，通常首选较低的维度（例如，20-40 个特征）以最大限度地减少延迟。相比之下，离线音乐推荐系统可能会优先考虑更高的维度（例如，100 多个特征）以确保精确性。诸如 FAISS 或 Annoy 之类的工具通过近似方法优化高维搜索，从而减轻性能损失。开发人员应通过评估代表性数据集上的召回率@k 和查询延迟等指标来试验维度，以找到最佳折衷方案。例如，测试 50 维特征集与 30 维特征集相比，可以揭示增加的复杂性是否证明了边际准确性提升的合理性。