音频指纹识别算法通过生成紧凑、独特的签名来识别音频片段，这些签名可以有效地与数据库进行匹配。三种广泛使用的方法包括基于频谱峰值的方法、基于色度的方法和小波变换，每种方法在准确性、鲁棒性和计算成本方面都有不同的权衡。
基于频谱峰值的算法，如 Shazam 所推广的，通过识别频谱图中突出的时频点来提取指纹。 这些“地标”点（例如，频率箱中的局部能量最大值）被组合成哈希键，这些哈希键编码它们的相对时间和频率关系。 例如，在时间 t1、t2、t3 处具有频率 f1、f2、f3 的三个峰值可能会生成基于 (f1, f2, f3, t2-t1, t3-t2) 的哈希值。 这种方法对噪声具有鲁棒性，因为它侧重于主要特征而不是整个音频频谱。 诸如 Chromaprint（由 AcoustID 使用）之类的基于色度的技术通过将频谱能量映射到音阶的 12 个半音箱来强调谐波含量。 通过分析这些色度向量随时间的变化，该算法可以捕获旋律和和声模式，使其即使在音高偏移或速度变化的情况下也能有效地进行音乐识别。 诸如 Waveprint 之类的基于小波的方法使用小波变换而不是傅里叶变换来分解音频，从而捕获频率和时间定位。 由于小波在时频分析期间更好地保留了瞬态特征，因此可以提高对压缩伪影的适应能力。
在特征提取之后，大多数系统都使用哈希和索引来实现快速比较。 MinHash 或局部敏感哈希 (LSH) 将特征集减少为紧凑的签名，同时保留相似性关系，从而允许近似的最近邻搜索。 一些实现还采用数据库优化（如倒排索引或树结构）来加速匹配。 例如，系统可能会首先使用粗略的基于色度的指纹过滤候选者，然后再应用详细的频谱峰值匹配进行验证。 指纹大小、匹配速度以及对失真（例如，背景噪声、编解码器伪影）的鲁棒性之间的权衡通常决定了算法的选择。 诸如 Dejavu (Python) 或 FPCore (C++) 之类的开源库展示了这些概念的实际实现。