音频搜索系统主要通过结合预处理、特征工程和鲁棒搜索算法来处理背景噪声。目标是在与数据库匹配之前，将目标音频（如语音或特定声音）与不需要的噪声隔离开来。这涉及降噪、频谱分析和机器学习模型等技术，这些模型经过训练，即使在嘈杂环境中也能识别模式。例如，系统可能会使用滤波器来抑制持续的背景噪声（如电器发出的嗡嗡声），或者采用语音活动检测来聚焦于存在语音的音频片段。
一种常见的预处理步骤是谱减法，在该方法中，系统在静音间隔期间估计噪声轮廓并将其从音频信号中减去。带通滤波器或小波变换等工具可以进一步隔离与人类语音或其他目标声音相关的频率范围。对于更复杂的场景，卷积神经网络 (CNNs) 等机器学习模型通过嘈杂和干净音频对进行训练，以学习如何重建更干净的信号。Librosa 或 TensorFlow 等库常用于实现这些步骤。在多麦克风设置中，波束成形算法结合来自多个声源的输入，以强调来自特定方向的声音，从而降低环境噪声。
在搜索阶段，抗噪特征提取确保系统比较音频最相关的方面。梅尔频率倒谱系数 (MFCCs) 被广泛使用，因为它们捕获语音的频谱特性，同时对背景干扰不太敏感。对于关键词识别或音频指纹识别，Wav2Vec2 或 VGGish 等模型生成的嵌入将音频编码为抗噪向量表示。搜索索引（例如 FAISS 或 Annoy）然后使用相似度指标将这些嵌入与数据库进行匹配。置信度阈值或上下文过滤（例如，优先匹配预期频率范围内的结果）等后处理步骤进一步细化结果。例如，语音搜索系统可能会丢弃由突然噪声尖峰导致的低置信度匹配，并提示用户重复查询。