音频数据的搜索索引通常依赖于将原始音频转换为可搜索表示的技术，重点在于特征提取、语音识别和混合方法。核心挑战是将可变长度、非结构化的音频转换为能够有效进行相似性比较或关键词搜索的格式。有效的方法需要在准确性、速度和可扩展性之间取得平衡，同时处理音频的独特特征，例如背景噪音或不同的说话人风格。
一种常见的方法是基于特征的索引，其中音频使用信号处理或机器学习转换为数值向量。例如，梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 捕获音频帧的频谱特征，而诸如 CNN 或 transformers 之类的神经网络可以从频谱图或原始波形生成嵌入。然后，这些向量使用近似最近邻 (ANN) 算法在 FAISS 或 Annoy 等数据库中进行索引，从而实现快速相似性搜索。例如，音乐推荐系统可能会索引歌曲嵌入以查找具有相似声学属性的曲目。这种方法适用于音频指纹识别或聚类等任务，但需要进行预处理以确保特征长度和质量的一致性。
另一种关键技术是语音转文本索引，它将音频转录为文本以进行传统的关键词搜索。诸如 Whisper (OpenAI) 或商业 API 之类的工具将口语转换为文本，允许开发人员在 Elasticsearch 等数据库中索引转录。这对于播客搜索或会议录音很有用。但是，准确性取决于音频质量和语言支持。对于非语音音频（例如，环境声音），元数据标记或语音索引（匹配声音模式而不是单词）可以对此进行补充。例如，音效库可能会使用“雨”或“脚步声”等标签以及用于细微查询的嵌入来索引音频剪辑。
一种混合方法结合了这些方法以提高鲁棒性。例如，语音助手可以使用语音转文本进行关键词匹配和嵌入，以检测用户意图或语气中的情绪。诸如 TensorFlow Extended (TFX) 或 PyTorch 之类的工具可以训练模型以生成多模式索引。开发人员应根据用例确定技术的优先级：基于特征的索引适合基于内容的检索，语音转文本适合转录搜索，混合系统可以处理复杂的查询。可扩展性考虑因素包括使用 Apache Solr 等分布式数据库处理大型数据集或优化 ANN 参数以平衡召回率和延迟。