为了减少音频搜索结果中的假阴性，开发人员可以关注三个主要领域：改进特征提取、优化搜索算法以及处理音频变化。当系统未能识别到相关的匹配项时，就会发生假阴性，这通常是由于音频处理、索引或比较方式的限制。解决这些差距需要更好地建模、更智能地索引和预处理技术。
首先，增强特征提取可确保系统捕获不同的音频特征。 诸如 MFCC（梅尔频率倒谱系数）之类的传统方法可能会错过细微差别，因此将它们与频谱特征（例如，频谱对比度）相结合或使用诸如 CNN 之类的深度学习模型可以提高鲁棒性。 例如，在频谱图上训练的 CNN 可以学习区分语音或音乐中的细微差异的模式。 此外，基于 Transformer 的模型可以捕获音频信号中的长程依赖关系，这对于识别嘈杂或可变长度记录中的匹配项很有用。 通过改进特征质量，系统不太可能忽略有效的匹配项。
其次，调整搜索算法和索引策略可以提高召回率。 诸如 FAISS 或 Annoy 之类的近似最近邻（ANN）库用速度换取精度，但是调整参数（例如，增加哈希表的数量或使用 HNSW 图）可以减少错过的匹配项。 例如，HNSW 的分层结构比平面索引更好地平衡了速度和精度。 在检索过程中降低相似度阈值（例如，接受具有 85％ 置信度的匹配，而不是 90％）也可以减少假阴性，尽管这可能会增加假阳性。 将其与两阶段搜索（快速的初始过滤器，然后是精确的重新排序步骤）配对可以确保效率，而又不会牺牲精度。
最后，通过预处理和增强来解决音频变化至关重要。 背景噪音、不同的录音质量或速度变化会掩盖匹配项。 诸如降噪（例如，使用频谱减法）或将音频归一化为标准采样率和音量的技术可降低可变性。 模型训练期间的数据增强（例如，添加合成噪声、音调偏移或时间拉伸）可帮助系统推广到实际情况。 对于时间序列特征，动态时间规整（DTW）可以对齐不匹配的节奏。 例如，如果 DTW 补偿了时间差异，则带有加速声乐片段的查询仍然可以与原始片段匹配。 这些步骤可确保系统可靠地处理各种输入。