音频搜索使用户能够通过分析语音、声音或模式来查找音频文件中的特定内容。其主要应用涵盖了对音频数据进行高效导航或从中提取洞察至关重要的行业。开发者通常利用语音转文本转换、机器学习模型和索引技术来实现音频搜索，使音频内容可搜索和可操作。
一个主要应用是在媒体和娱乐平台。例如，Spotify 或 Apple Podcasts 等播客托管服务使用音频搜索让用户通过查询口头关键词来查找节目。类似地，YouTube 等视频平台利用音频搜索来索引视频中的对话，使用户无需手动转录即可找到特定片段。开发者通常集成自动语音识别 (ASR) 系统，如 Google 的 Speech-to-Text 或 OpenAI 的 Whisper，来转录和索引音频。这使得平台能够提供基于口头主题的时间戳搜索结果或内容推荐等功能。
另一个关键用例是客户服务和呼叫中心分析。公司分析录制的客户通话，以识别常见问题、监控座席绩效或检测合规性违规。音频搜索工具可以标记包含特定短语（例如，“取消我的订阅”或“技术错误”）的通话，以便进一步审查。开发者可以构建自定义关键词识别模型或使用预训练的自然语言处理框架来分类和标记音频数据。例如，一家电信公司可以使用音频搜索来跟踪座席提及促销优惠的频率，确保遵守脚本。
第三个应用是辅助功能和语音启用界面。音频搜索为听障用户的实时字幕或 Alexa 和 Siri 等语音助手提供支持。例如，智能家居设备使用音频搜索来处理唤醒词（“Hey Google”）并执行命令。开发者通常会优化低延迟的 ASR 模型，使其在边缘设备上本地运行以实现实时响应。在辅助工具中，音频搜索与文本高亮相结合，通过在转录音频中搜索特定术语来帮助用户浏览教育讲座或会议。这需要文本和音频时间戳之间的精确同步，通常通过 ASR 流水线中的对齐算法实现。