Este artículo estudia el uso de tres enfoques diferentes para reducir la dimensionalidad de un tipo de características espectral-temporales, llamadas descriptores de firma de audio (ASD) del grupo de expertos en imágenes en movimiento (MPEG)-7. Los enfoques estudiados incluyen el análisis de componentes principales (PCA), el análisis de componentes independientes (ICA) y el análisis factorial (FA). Estos enfoques se aplican a características ASD obtenidas de elementos de audio con o sin distorsión. Estas características de baja dimensionalidad se utilizan como consultas a un conjunto de datos que contiene características de baja dimensionalidad extraídas de elementos no distorsionados. Al hacerlo, podemos investigar la capacidad de resistencia a la distorsión de cada enfoque. Los resultados experimentales muestran que las características obtenidas mediante los enfoques de reducción ICA o FA tienen una mayor precisión de identificación que el enfoque PCA para elementos moderadamente distorsionados. Por lo tanto, para extraer características de elementos distorsionados, también se deben considerar los enfoques ICA o FA además del enfoque PCA.