音频搜索是一种技术，使用户能够在音频文件（如语音、音乐或音效）中定位特定内容。它通过将音频数据转换为可搜索的格式来实现，通常使用语音转文本、音频指纹或特征提取等技术。例如，播客平台可以使用音频搜索让用户找到讨论特定主题的剧集，而音乐应用可以根据一段短时录制的音频片段识别歌曲。其核心思想是将非结构化的音频转换为可以高效查询的结构化数据。
该过程通常包括三个步骤：音频处理、索引和查询。首先，对音频进行处理以提取有意义的特征。对于语音，这可能涉及自动语音识别 (ASR) 将语音转换为文本。对于音乐或非语言声音，算法分析频谱特征，如频率模式或创建独特的指纹（音频特征的紧凑表示）。然后，这些特征在针对快速检索优化的数据库中建立索引。当用户提交查询时（例如文本短语、语音片段或哼唱的旋律），系统会将输入转换为相同的特征空间，并在索引中搜索匹配项。例如，语音查询“寻找低音节奏快的歌曲”将首先被转录为文本，然后与元数据或分析的音频特征进行匹配。
实施音频搜索的开发者通常依赖于现有的工具和框架。Mozilla DeepSpeech 等开源库或 Google 的 Speech-to-Text 等云服务可处理语音转录。对于音乐，Librosa 等库提取梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 以数学方式表示音频。音频指纹系统（例如 Shazam 背后的技术）使用算法创建频谱峰值的哈希值。挑战包括处理背景噪音、语音口音变化以及大型数据集的计算效率。一种实用的方法可能结合使用预处理的文本转录进行关键词搜索，以及使用神经网络（例如用于声音分类的 VGGish）生成的嵌入进行基于相似度的检索。Elasticsearch 的音频摄取插件或 ChromaDB 等专用数据库可以简化存储和查询。