频谱图通过将原始音频信号转换为其频率随时间变化的视觉表示，在音频分析和搜索中发挥着关键作用。频谱图是一个二维图，其中 x 轴表示时间，y 轴表示频率，颜色强度表示每个频率分量的幅度。这种转换允许开发人员以突出显示模式和特征（如音高、谐波或噪声）的格式分析音频数据，而这些模式和特征在原始波形数据中难以辨别。例如，在语音识别中，频谱图通过揭示语音期间能量如何在频率上分布，使识别音素（不同的声音单元）变得更容易。
在音频分析中，频谱图可以实现诸如机器学习模型的特征提取等任务。例如，梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 是一种用于语音和音乐处理的常见特征集，它通过应用模仿人类听觉的滤波器从频谱图中导出。开发人员可以使用这些特征来训练模型，以对音乐类型进行分类或检测特定的声音，例如安全系统中的玻璃破碎声。频谱图还有助于识别时间模式，例如音乐中的节拍或音频段之间的转换。像 librosa 或 MATLAB 的信号处理工具箱等工具简化了以编程方式生成和分析频谱图，从而使开发人员可以专注于提取有意义的见解，而不是低级信号数学运算。
对于音频搜索，频谱图有助于高效的比较和索引。音频指纹识别（由 Shazam 使用）等技术通过识别突出的频率峰值及其时间将频谱图转换为紧凑的哈希值。即使存在背景噪声，这些指纹也能够实现快速的数据库查找。在基于内容的检索系统中，可以使用相似度指标（例如，余弦相似度）比较频谱图切片以查找匹配项。例如，构建播客搜索工具的开发人员可以使用频谱图来定位说出特定关键字的片段。通过将音频转换为这种视觉格式，开发人员可以利用基于图像的方法（例如，CNN）或频谱特征来构建可扩展的搜索解决方案，该解决方案可对声音的独特“形状”进行操作。