结合音频、视觉和文本线索的多模态视频搜索在数据对齐、特征集成和查询复杂性方面面临挑战。每种模态处理的数据类型不同：音频是波形，视觉是像素数组，文本是符号令牌，这些都需要专门的处理。例如，提取视觉特征可能涉及卷积神经网络 (CNN) 来检测物体，而音频分析可能使用语谱图来识别语音或声音。字幕或元数据等文本线索通常依赖语言模型。将这些模态在时间上对齐是很困难的，因为音频中的事件（例如，关门声）可能在其对应的视觉事件发生之前或之后几帧出现。如果缺乏精确的同步，系统可能无法关联相关线索，导致搜索结果不准确。
另一个挑战是设计一个统一的表示，能够捕捉跨模态的关系。例如，像“查找角色边笑边拍手的场景”这样的查询要求系统链接音频特征（笑声）、视觉运动（拍手）和文本（提及笑声的对话）。早期融合方法——在处理前结合原始数据——常常难以处理某个模态中的噪音或缺失数据。后期融合方法——单独处理各模态并合并结果——可能会遗漏微妙的互动。混合方法，例如注意力机制，可以帮助优先考虑相关线索，但这会增加计算开销。此外，处理模糊查询（例如，“查找激烈时刻”）需要跨模态推断上下文，如果某个线索较弱或矛盾，这很容易出错。例如，一场汽车追逐场景可能没有引擎声音，但包含快速移动的视觉画面和文本描述。
最后，可扩展性和评估带来了重大的障碍。同时处理三种模态需要大量的计算资源，特别是对于实时应用而言。高效地存储和索引多模态特征，同时不丢失关键细节，是一项挑战。例如，一个索引数百万小时内容的视频平台必须平衡存储成本与检索速度。评估性能也很复杂，因为传统的精度和召回率等指标无法完全衡量跨模态的准确性。一个系统可能在视觉上正确识别“日落海滩场景”，但错过音频中匹配的海浪声或文本标签中的“海洋”。为多模态搜索创建标准化基准仍然是一个未解决的问题，因为数据集通常缺乏跨所有模态的均衡标注。开发者还必须考虑用户意图：搜索“新闻片段”的查询可能优先考虑文本（隐藏式字幕）而非视觉，而“音乐视频”更多依赖音频特征。动态平衡这些优先事项增加了另一层复杂性。