要部署音频检索系统，您可以按照以下步骤进行：
- 数据准备：收集和准备音频数据集，确保数据质量和标注准确性。
- 特征提取：从音频中提取特征以便进行检索。常用的特征有MFCC、Mel频谱图等。
- 模型训练：选择合适的模型进行训练，如基于深度学习的神经网络模型。
- 模型评估：使用测试集评估模型的性能，包括准确率、召回率等指标。
- 部署模型：将训练好的模型部署到生产系统中，确保系统的稳定性和性能。
- 用户接口：设计用户友好的接口，让用户可以简单地输入查询并获取检索结果。
通过这些步骤，您可以实现一个基本的音频检索系统。如果之后需要改进系统性能，可以考虑使用更复杂的模型、增加数据量或调整特征提取方法。