在构建音频搜索索引时，数据库技术的选择取决于音频数据的处理和查询方式。通常会使用向量数据库、专门的搜索引擎以及结合了关系型和NoSQL系统的混合方法。每种选项都针对特定的需求，例如相似性搜索、元数据管理或实时性能。
Milvus、Pinecone或FAISS等向量数据库非常适合基于内容的音频搜索，其中音频被转换为数值嵌入（例如，使用VGGish或Wav2Vec等模型）。这些数据库通过比较向量距离来查找相似的音频片段，这对于识别重复歌曲或检测受版权保护内容等任务至关重要。例如，Milvus支持分布式索引和GPU加速，使其能够扩展以处理大型音频数据集。Meta推出的库FAISS针对快速相似性搜索进行了优化，但需要与单独的存储层集成以处理元数据。Pinecone提供托管基础设施，简化了没有深入向量索引专业知识的团队的部署。
对于需要元数据过滤的场景（例如，按时间戳、艺术家或流派搜索），Elasticsearch或带有pgvector扩展的PostgreSQL是实用的选择。Elasticsearch将全文搜索与结构化过滤结合，这在音频文件有相关转录或标签时非常有用。PostgreSQL的pgvector允许混合查询，将向量相似性与关系型操作结合——例如，查找与参考音频片段相似且在特定日期范围内录制的音频片段。TimescaleDB等时间序列数据库也可以处理带有时间戳段的音频流，从而实现高效的范围查询，适用于法医音频分析或语音备忘录检索等应用。
Qdrant或Vespa等专用工具为复杂的音频搜索用例提供了灵活性。Qdrant支持多模态搜索，允许开发者在单个查询中结合音频嵌入与图像或文本向量。Vespa的实时索引功能适用于对低延迟至关重要的应用，例如实时音频监控。对于小规模项目，带有自定义扩展的SQLite可以作为原型开发的轻量级选项。最终的选择取决于数据集大小、查询复杂性和基础设施限制等因素。开发者应优先选择与其特定音频处理流程相符的系统，无论其侧重于原始音频分析、元数据丰富还是混合搜索工作流。