语义信息通过将语音识别与自然语言处理 (NLP) 技术相结合，以理解音频内容背后的上下文和含义，从而融入到音频搜索中。 首先，使用自动语音识别 (ASR) 系统将音频转录成文本。 然后，使用 NLP 模型（如 BERT 或基于 Transformer 的架构）分析此文本的语义上下文，例如实体、主题或意图。 例如，搜索查询“播放欢快的锻炼歌曲”需要系统将“欢快的”识别为情绪描述符，并将“锻炼”识别为上下文，而不仅仅是匹配“歌曲”或“音乐”等关键词。 这种分析使搜索系统能够优先考虑与推断含义一致的结果，而不仅仅是字面匹配。
为了处理语义索引，通常使用从转录文本派生的元数据来丰富音频内容。 生成向量嵌入（文本或音频的数字表示）以捕获语义关系。 这些嵌入允许在向量数据库中进行相似性搜索，其中具有相关含义的音频片段（例如，“快乐的音乐”和“欢乐的曲调”）被分组，即使它们缺少重叠的关键词。 例如，讨论“气候变化对农业的影响”的播客可以使用将其链接到有关“农作物歉收”或“全球变暖影响”的查询的嵌入进行索引，即使这些确切的短语不在转录中。 这种方法确保搜索结果反映概念相关性，而不仅仅是词汇匹配。
用户意图和上下文进一步完善了语义音频搜索。 系统可以使用上下文线索（如用户历史记录、地理位置或特定于应用程序的目标）来解释查询。 例如，开发人员构建客户支持工具时，可能会设计一种音频搜索系统，当用户搜索“身份验证问题”时，优先处理提及“登录问题”的通话录音，从而利用同义词检测和意图分类。 此外，多模式系统可能会将音频与视觉或时间数据（例如，讲座视频中的时间戳）相结合，以提高准确性。 通过分层应用这些技术，语义音频搜索超越了关键词匹配，从而提供与底层含义和用户需求相符的结果。