K-means 聚类通过对相似的音频特征进行分组，用于音频搜索应用中以高效地组织和检索音频内容。音频数据（例如语音、音乐或音效）通常表示为高维特征向量，这些特征向量使用 Mel 频率倒谱系数 (MFCC) 或频谱图等技术提取。K-means 通过将这些特征向量划分为集群来帮助降低计算复杂度，其中每个集群代表一组具有相似特征的音频样本。例如，在音乐搜索系统中，k-means 可能会按节奏、音高或乐器编排对歌曲进行分组，从而在搜索查询期间实现更快的相似性比较。
该算法的工作原理是首先将音频数据预处理成特征向量，然后应用 k-means 创建集群。每个集群由一个质心定义，该质心充当该组中所有音频样本的代表点。在搜索期间，当用户提交查询（例如，声音片段）时，系统会提取其特征，识别最近的集群质心，并将搜索限制在这些集群中。这减少了所需的直接比较次数，从而加快了检索速度。例如，在语音备忘录应用程序中，k-means 可以按背景噪声模式对录音进行聚类，从而使系统在搜索特定录音时优先考虑具有相似声学环境的备忘录。
实际实现通常将 k-means 与其他技术相结合。例如，在音频指纹识别系统中，k-means 可以对频谱哈希进行聚类以创建索引，从而能够快速查找匹配的音频片段。一个用例可能涉及识别大型数据库中的歌曲片段：系统对预先计算的指纹进行聚类，并且搜索算法仅检查最相关的集群中的指纹。这种方法可以很好地扩展到大型数据集，因为聚类将搜索空间从数百万个音频文件减少到可管理的子集。但是，有效性取决于选择正确的集群数 (k) 并确保特征捕获有意义的音频属性，这需要根据具体应用进行调整。