召回率是一种用于评估搜索系统有效性的指标，它衡量系统从数据集中检索所有相关结果的能力。在音频搜索应用中，召回率特指与查询匹配并被系统成功识别的音频文件或片段的比例。例如，如果用户在录音会议数据库中搜索某个特定的口头短语，召回率衡量的是实际找到的该短语出现次数占现有总出现次数的比例。高召回率表明系统遗漏相关结果较少，这在法医分析或内容审核等场景中至关重要，因为遗漏数据可能导致严重的后果。
在音频搜索中，实现高召回率取决于诸如特征提取、索引策略和匹配算法等因素。音频数据通常很复杂，背景噪声、说话人口音或录音质量都可能存在差异。为了解决这个问题，系统可能会使用梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 等技术来捕获频谱特征，或使用神经网络来生成代表音频内容的嵌入。例如，一个音乐识别应用程序可能会将歌曲转换为指纹状的向量并对其进行索引以实现快速检索。但是，如果系统的特征提取忽略了细微的谐波模式，则可能无法识别相似的曲目，从而降低召回率。同样，过于严格的匹配阈值可能会排除具有轻微失真的有效匹配，从而进一步降低召回率。
平衡召回率与精度（检索结果的准确性）是一项关键挑战。在音频搜索中，优化高召回率通常意味着容忍一些不相关的结果。例如，语音助手搜索“设置一个定时器”之类的命令时，可能会返回多个具有相似短语的音频片段，即使其中一些是不正确的。开发人员可以通过调整置信度阈值或使用混合方法来调整这种平衡，例如将关键词定位与上下文感知过滤相结合。评估召回率需要一个标记的数据集，其中所有相关的音频片段都是已知的，从而可以测量遗漏的命中数。诸如用于对齐音频序列的动态时间规整或用于对相似声音进行分组的聚类算法等工具也可以通过考虑时间或声学变化来提高召回率。最终，目标是确保系统可靠地显示所有相关的音频内容，同时最大限度地减少用户筛选误报的工作量。