音频搜索和文本搜索的主要区别在于它们处理输入数据的方式、所需的处理以及它们的应用场景。从根本上说，文本搜索处理书面文字，而音频搜索处理基于声音的数据。 这种区别导致每个系统的设计方式、使用的工具以及面临的挑战都不同。
第一个主要区别是输入格式。 文本搜索处理结构化或非结构化的书面内容，例如文档、网页或数据库。 开发人员可以使用 TF-IDF 或 BM25 等算法直接对文本进行标记化、索引和查询。 相比之下，音频搜索从原始音频信号开始——例如语音、音乐或环境声音——这些信号是非结构化的，需要转换或特征提取才能进行搜索。 例如，语音转文本转录通常是搜索口语内容的前提步骤，而音乐或声音识别可能依赖于声纹识别（例如，Shazam 的歌曲匹配算法）。 这种额外的预处理增加了复杂性，因为音频必须转换为可搜索的格式，例如文本转录或频谱特征。
另一个关键区别在于技术挑战。 文本搜索处理语言特定的问题，如同义词、拼写变体或语法，但音频搜索引入了额外的层次，如背景噪音、说话者口音或音频质量。 例如，像“查找关于机器学习的播客”这样的语音查询需要准确的语音识别，然后才能像传统的搜索一样处理文本。 非语音音频，如识别鸟叫声，可能使用在频谱图模式上训练的机器学习模型，而不是文本。 此外，音频搜索系统通常处理更大的数据量——音频文件比文本更大——并且可能需要实时处理，用于语音助手等应用。
最后，应用场景差异很大。 文本搜索在网络搜索、数据库和文档检索中无处不在。 然而，音频搜索为语音助手（例如 Alexa 或 Siri）、歌曲识别、播客内容发现或检测特定声音（例如玻璃破碎）的安全系统提供支持。 对于开发人员来说，构建音频搜索通常涉及组合多种技术，例如语音识别 API、音频指纹库或用于非语音声音的自定义 ML 模型。 虽然文本搜索依赖于完善的索引和查询技术，但音频搜索需要一个集成信号处理、机器学习和传统搜索方法的流水线，使其成为一个更加专业化的领域。