音频片段之间的相似性通常通过提取有意义的特征，并使用数学度量或机器学习模型进行比较来衡量。这个过程通常包括三个主要步骤：特征提取、相似度计算，以及（可选的）时间变异对齐调整。常见的方法包括从信号处理技术到现代深度学习方法。
首先，提取音频特征，如梅尔频率倒谱系数 (MFCCs)、谱对比度 (spectral contrast) 或色度向量 (chroma vectors)，以代表关键特性。例如，MFCC 通过模仿人类听觉感知来捕捉频谱细节，而色度向量则侧重于音高类别。这些特征将原始音频（如波形样本）简化为紧凑的数值表示。简单的相似度度量可以包括计算两个特征向量之间的欧氏距离。对于时间序列特征（如随时间变化的 MFCC），常使用动态时间规整 (DTW) 来对齐不同长度的序列。例如，DTW 通过在计算相似度之前找到特征序列之间的最佳对齐路径，帮助比较不同语速的口语单词。
其次，暹罗网络 (Siamese networks) 或自动编码器 (autoencoders) 等机器学习模型可以学习音频片段的潜在表示。预训练模型（如在音频分类上训练的 VGGish）会生成嵌入 (embeddings)，然后使用这些嵌入之间的余弦相似度来衡量相似性。例如，两个类型相似的音乐片段，其嵌入在向量空间中会更接近。互相关 (Cross-correlation) 是另一种直接比较原始波形的技术，适用于音频指纹识别 (audio fingerprinting) 等任务（例如，Shazam 通过比较转换成哈希码的频谱峰值来匹配音频）。这些方法的计算成本各不相同：DTW 对于时间对齐的比较来说速度较慢但精确，而基于嵌入的方法对于大型数据集具有更好的可扩展性。
最后，实际实现取决于用例。对于语音识别，MFCC 结合 DTW 可能就足够了。对于音乐推荐，使用预训练模型的基于嵌入的相似度可能更有效。开发者应权衡利弊：指纹识别速度快但不够精细，而神经网络方法精度更高，但计算资源成本也更高。Librosa（用于特征提取）或 TensorFlow（用于嵌入模型）等工具提供了现成的实现。通过实际数据进行测试——例如比较同一歌曲的不同录音或检测声音相似性——有助于验证所选方法。