要实现音频相似性搜索，你可以遵循以下步骤来部署：
数据准备：准备音频数据集，可以是音频文件集合，确保文件格式统一，音频质量良好，并且有标签或元数据用于搜索。
特征提取：将音频数据转换为可比较的特征表示。常用的方法包括使用声学特征（如MFCC，Mel频率倒谱系数）、深度学习模型（如WaveNet、使用预训练模型进行特征提取等）等。
相似性计算：选择合适的相似性度量方法，比如欧氏距离、余弦相似度等，来计算不同音频之间的相似度。
索引构建：根据特征表达和相似性计算结果，构建音频数据的索引结构，以便快速检索。常用的索引结构包括倒排索引、LSH等。
搜索服务搭建：利用构建好的索引结构，搭建搜索服务，接收用户输入的音频查询请求，进行特征提取、相似性计算和检索操作，返回与输入音频相似度最高的音频结果。
性能优化：根据实际情况对搜索服务进行性能优化，比如缓存热点数据、提高检索速度、减少内存消耗等。
测试和评估：对部署好的音频相似性搜索系统进行测试和评估，验证系统的准确性和性能。
以上是部署音频相似性搜索系统的一般步骤，具体实现过程中可以根据需求和场景进行调整和优化。