要部署音频检索系统，您可以按照以下步骤进行：
数据准备：收集并准备音频数据集，包括音频文件和其对应的元数据（如标签、标题、描述等）。
特征提取：使用音频处理工具（如Librosa、pyAudioAnalysis等）提取音频特征，如MFCC（梅尔频率倒谱系数）、音频功率谱等。
数据标注：根据音频内容，为每个音频文件添加标签或其他元数据，以便用于检索。
模型训练：使用深度学习模型（如卷积神经网络、循环神经网络等）对提取的音频特征进行训练，以学习音频之间的相似性和差异性。
系统部署：将训练好的音频检索模型部署到服务器或云平台上，建立用于搜索和检索的API接口。
接口设计：设计一个用户友好的接口，供用户输入查询音频或语音，以触发系统进行检索操作。
测试与优化：进行系统测试，评估其检索准确性和性能，并根据反馈进行优化和改进。
上线运行：将音频检索系统部署到生产环境中，并提供用户访问，确保系统稳定运行。
以上是部署音频检索系统的基本步骤，如有更多细节或特定需求，可以根据具体情况进一步调整和完善。