有几个 API 被广泛用于音频搜索和识别，以满足不同的使用场景，如转录、语音命令和音频指纹识别。主要的云提供商提供强大的解决方案，而专门的服务则专注于利基应用。以下是热门选项及其主要功能的细分。
基于云的语音转文本 API Google Cloud Speech-to-Text 是许多开发人员的首选，支持超过 125 种语言，并提供自动标点符号和说话人区分等功能。Amazon Transcribe (AWS) 提供类似的功能，并增加了对实时流式传输和自定义词汇集成的支持，使其适用于呼叫中心分析或实时字幕。Microsoft Azure Speech-to-Text 以其混合部署选项和高级定制工具（例如训练特定环境的声学模型）而脱颖而出。这些服务通常因其可扩展性、与更广泛的云生态系统的集成以及按需付费定价模式而受到青睐。
专业的音频识别服务 对于音乐或音频指纹识别，Shazam 的 API 允许开发人员通过将短样本与庞大的数据库进行匹配来识别歌曲或音频片段。Audible Magic 专门从事版权检测和内容识别，YouTube 等平台使用它来标记未经授权的内容。AssemblyAI 专注于高精度转录，具有情感分析和主题检测等功能，针对播客分析或会议摘要等应用。这些 API 通常包括针对特定任务优化的预训练模型，从而减少了自定义开发的需求。
开源和自托管替代方案 Mozilla 的 DeepSpeech 是一种流行的开源语音转文本引擎，开发人员可以在本地部署，为注重隐私的应用程序提供灵活性。TensorFlow Audio 提供了构建自定义音频识别模型的工具，非常适合研究或利基用例。虽然这些选项需要更多的技术投入，但它们避免了供应商锁定，并能够对数据处理进行细粒度控制。对于较小的项目，Rev.ai 等平台提供了一种中间地带，具有经济实惠的按分钟付费定价和简单的 REST API，在成本和易用性之间取得了平衡。