分层聚类为音频检索任务提供了几个实际优势，尤其是在组织和导航复杂的音频数据集时。通过构建嵌套簇的树状结构（树状图），它能够对音频相似性进行多层次分析，而无需预定义的簇数量。这对于音频数据尤其有用，因为声音之间的关系（例如，音乐流派、语音模式或环境噪声）通常存在于不同的粒度级别。例如，开发音乐推荐系统的开发人员可以使用分层聚类首先按广泛的流派（如“摇滚”或“古典”）对歌曲进行分组，然后深入到子流派（如“朋克摇滚”或“巴洛克”），所有这些都在一个框架内进行。
一个关键优势在于其相似性度量的灵活性。音频检索通常依赖于梅尔频率倒谱系数 (MFCC)、频谱对比度或时间模式等特征，这些特征可能需要自定义距离度量。分层聚类通过允许开发人员选择适当的链接方法（例如，单链接、全链接或平均链接）和距离函数来适应这一点。例如，在比较具有不同持续时间的口语单词时，动态时间规整 (DTW) 可以用作分层聚类中的距离度量，以有效地对齐时间序列特征。这种适应性有助于捕获像 k-means 这样的扁平聚类方法可能遗漏的细微音频关系。
分层聚类还支持增量更新，这对于不断增长的音频数据库来说很有价值。与需要在新数据到达时重新计算所有簇的基于分区的的式方法不同，分层方法可以通过扩展树状图的现有分支来集成新的音频样本。例如，语音身份验证系统可以将新的用户录音添加到层次结构中，而无需重新计算整个数据集的相似性。此外，可视化的树状图输出有助于调试和解释——开发人员可以通过跟踪两个鸟叫录音在树中的合并点来检查为什么它们被分组在一起，从而验证聚类是否与生物物种分类一致。这种透明度是仅通过深度学习嵌入等“黑盒”方法难以实现的。