聚类通过根据共享特征对相似音频文件进行分组，在组织音频数据方面发挥着关键作用。当处理大型非结构化数据集时，这尤其有用，因为它有助于识别模式而无需预定义标签。例如，聚类可以将语音录音与音乐分开，按说话者身份对音频进行分组，或将环境声音（如鸟鸣声与交通噪音）进行分类。通过自动化这种组织方式，聚类减少了对数据进行分类或标注所需的手动工作，使其更易于管理和分析。
要应用聚类，首先使用特征提取技术将音频数据转换为数值表示。常用方法包括用于捕捉频谱细节的梅尔频率倒谱系数（MFCCs），或用于高级声学特征的预训练神经网络嵌入。这些特征形成向量，聚类算法（如 K-means、DBSCAN 或层次聚类）利用这些向量对相似的音频文件进行分组。例如，开发者可以使用 K-means 通过比较播客片段的 MFCC 向量，将其分割成包含音乐、广告或语音内容的部分。scikit-learn 或 librosa 等库简化了这些步骤的实现，而降维技术（如 PCA）可以提高处理高维音频数据的性能。
聚类也支持实际应用。在语音助手系统中，它可以按意图（例如，天气查询与定时器设置）对用户查询进行分组，以提高响应准确性。对于转录服务，聚类可以将相似的口音或方言批量处理在一起，从而简化模型训练。在内容审核中，它可以通过比较聚类来标记具有特定噪音模式（例如，枪声）的音频。然而，挑战依然存在：嘈杂的录音或重叠的声音可能需要鲁棒的算法，如谱聚类，并且参数调优（例如，K-means 中的簇数量）通常需要反复实验。尽管存在这些障碍，聚类仍然是大规模组织音频数据的基础工具。