对于音频搜索系统，开发者通常提取三类特征：低级信号属性、中级声学特征和高级语义描述符。这些特征有助于对语音、音乐或环境声音数据集进行高效索引、相似性比较和基于内容的检索。选择哪种特征取决于具体的用例，需要在计算成本和有意义的音频表示需求之间取得平衡。
低级特征捕获原始信号属性。时域度量，如幅度包络、过零率（检测信号穿过零点的频率）和均方根 (RMS) 能量，提供基本的响度和噪声特性。频域特征，通常通过短时傅里叶变换 (STFT) 导出，包括谱质心（亮度）、带宽、滚降（高频截止）和梅尔频率倒谱系数 (MFCC)。MFCCs 在语音识别中常用，它将频谱信息压缩成 13-40 个系数，近似于人类听觉感知。例如，音乐搜索系统可以使用频谱对比度来区分乐器，而语音备忘录应用可以使用 MFCCs 进行关键词检测。
中级特征描述结构模式。节拍和速度检测使用起始点检测和周期性分析来识别节奏成分。色度特征将音高映射到 12 个半音类别，可用于音乐中的和弦识别（例如，查找具有相似和声进行的歌曲）。音高直方图和音调描述符有助于分类声部范围或乐器类型。在环境声音搜索中，调制谱密度（能量随时间的变化）等时域特征可以区分脚步声和拍手声。这些特征通常结合低级数据——鼓点检测算法可能首先提取频谱通量（能量的突然变化），然后应用峰值选择逻辑。
高级特征抽象语义意义。自动语音识别 (ASR) 将语音转换为文本，用于基于文本的搜索。说话人识别使用高斯混合模型 (GMM) 或神经网络嵌入来识别声音。音乐信息检索 (MIR) 系统可以使用预训练模型来提取流派、情绪或乐器标签。例如，播客平台可以将 ASR 转录文本与说话人识别（识别谁在何时讲话）结合起来，以实现精确的内容搜索。这些特征通常依赖于在标记数据集上训练的机器学习模型，将原始音频转换为可搜索的元数据。