为了评估音频搜索性能，开发者通常会结合使用检索准确性指标、效率衡量标准和特定领域的评估标准。这些指标有助于量化系统在检索相关音频内容、平衡速度与准确性以及处理背景噪音或音频质量变化等现实挑战方面的表现如何。
首先，检索准确性通常使用 精确率（precision）、召回率（recall） 和 平均准确率均值（MAP） 进行衡量。精确率计算检索结果中相关结果的百分比（例如，如果查询返回的 10 个音频片段中有 8 个匹配目标，则精确率是 80%）。召回率衡量数据集中所有相关项中成功检索到的百分比（例如，找到 20 个相关片段中的 15 个，召回率是 75%）。MAP 通过评估排序结果来扩展这些指标，它在多个查询中平均精确率得分，同时强调排名靠前的相关项。例如，音乐识别系统可以使用 MAP 来确保正确的歌曲出现在搜索结果的早期位置。另一个常用指标是 平均倒数排序（MRR），它关注第一个正确结果的位置（例如，语音命令系统在前三个结果中正确识别用户的请求）。
其次，假阳性率（FPR） 和 假阴性率（FNR） 对于错误会带来严重后果的应用至关重要。FPR 衡量非相关结果被错误包含的频率（例如，安全系统将环境噪音误认为是关键词）。FNR 跟踪遗漏的相关项（例如，播客搜索未能检测到某个话题）。平衡了精确率和召回率的 F1 分数 在两种错误类型都需要同等考虑时非常有用。例如，在法庭音频分析中，F1 分数确保系统最大限度地减少遗漏的证据和误报。此外，延迟（latency） 和 吞吐量（throughput） 量化了效率：延迟衡量响应时间（例如，实时音频搜索需要在 500 毫秒以内返回结果），而吞吐量评估系统每秒处理的查询数量。
最后，特定领域的指标用于解决独特的挑战。在基于语音的搜索中，词错误率（WER） 通过将识别的文本与参考文本进行比较来评估转录准确性。对于音频相似度任务，标准化折损累计增益（NDCG） 评估排名结果的质量，奖励将高度相似的片段（例如，翻唱歌曲版本）置于顶部的系统。开发者还可能跟踪索引速度（预处理和存储音频数据所需的时间）和可伸缩性（scalability）（随着数据集增长的性能下降）。例如，语音助手的搜索功能会优先考虑较低的 WER 和延迟，而音乐推荐引擎可能侧重于 NDCG，以确保提供多样化且相关的建议。结合这些指标可以全面了解音频搜索在准确性、效率和实用性方面的表现。