从查询音频中进行稳健的特征提取依赖于预处理、有效的信号变换以及选择能够捕捉相关声学模式的特征。该过程首先对原始音频进行预处理，以减少噪声和不一致性，然后将信号转换为突出关键特性的表示形式。最后，选择与目标任务对齐的特征，确保提取的数据对于语音识别或声音分类等下游应用具有意义。
预处理对于最小化输入中的可变性至关重要。降噪技术（例如，频谱减法或维纳滤波）通过抑制背景干扰来清理信号。归一化将音频幅度调整到一致的范围，防止音量差异扭曲特征。分帧将音频分割成短的、重叠的片段（例如，25毫秒窗口，10毫秒重叠），以分析时间局部特征。例如，在语音处理中，分帧有助于分离音素或音节。预加重应用高通滤波器（例如，使用0.97的系数提升高频），以补偿语音信号中高频的自然衰减。
时频变换将原始波形转换为能够暴露频谱模式的表示形式。短时傅里叶变换（STFT）生成声谱图，用于可视化频率随时间的变化。梅尔频率倒谱系数（MFCC）通过将频率映射到梅尔尺度（模仿人类听觉）并通过离散余弦变换压缩数据，进一步处理声谱图。对于音乐或环境声音，色度特征或频谱对比度可能更好地捕捉谐波或音色质量。基于深度学习的方法，例如使用预训练模型（如 VGGish 或 Wav2Vec 2.0），通过利用从大型数据集中学习到的表示形式来自动化特征提取。例如，Wav2Vec 的 transformer 层编码了上下文化的音频特征，对于说话人识别等任务非常有用。
稳健性还取决于数据增强和特征精炼。在训练期间添加合成噪声、音高偏移或时间拉伸有助于模型泛化到现实世界的变化。特征归一化（例如，均值-方差缩放）确保样本之间的一致性。Delta 和 delta-delta 特征计算 MFCC 的一阶和二阶导数，捕捉音素之间的转换等时间动态。对于低质量录音等边缘情况，结合传统特征（例如，过零率）与深度嵌入可以提高鲁棒性。在实践中，混合方法——对语音使用 MFCC，对非语音音频使用 log-mel 声谱图，并补充领域特定的增强——通常能平衡效率和准确性。在部署前，在不同数据集（例如，嘈杂环境、不同方言）上测试特征可以验证其稳健性。