音频归一化是指将音频信号的音量调整到标准化水平的过程。这通常通过分析音频的峰值幅度或感知响度，并将其缩放到目标水平（例如，流媒体平台的 -14 LUFS（响度单位满量程））来完成。主要有两种方法：峰值归一化，确保最高幅度不超过设定的阈值；以及响度归一化，平衡随时间推移的平均感知音量。例如，以不同音量录制的播客节目可以进行归一化，以便所有节目都以一致的响度播放，从而防止听众不断调整音量。
在搜索应用中，音频归一化对于确保一致的处理和准确的结果至关重要。处理音频的搜索系统（如语音助手、音乐数据库或语音转文本平台）依赖于统一的输入水平才能有效运行。例如，应用程序中的语音搜索功能可能会难以处理以低音量录制或因高峰值而被截断的查询。归一化确保音频输入落在可预测的范围内，从而提高语音识别的准确性。同样，在音乐推荐系统中，归一化后的音轨允许算法比较声学特征（如节奏或频谱特征），而不会因音量差异而使结果产生偏差。如果没有归一化，背景噪声或不均匀的水平可能会主导特征提取，从而导致匹配不良。
对于开发人员来说，实施音频归一化需要使用诸如 FFmpeg 的 loudnorm 滤波器或 Python 的 librosa 等库。诸如 EBU R128（用于广播）之类的标准提供了用于测量响度的指南，从而确保了跨平台的兼容性。在构建搜索应用程序时，归一化应在管道的早期阶段进行，即在降噪或特征提取之前，以避免放大伪像。例如，播客搜索引擎可能会在摄取过程中对剧集进行归一化，然后从转录中索引关键字。此预处理步骤不仅改善了用户体验（例如，一致的播放音量），而且还减少了下游任务（如机器学习模型训练）中的可变性。通过标准化音频输入，开发人员可以创建更可靠的系统，其中搜索结果取决于内容，而不是音量不一致。