音频检索通常是通过音频特征提取和相似度匹配来实现的。具体步骤如下：
音频特征提取：将音频文件转换成对应的特征表示，常用的特征包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、梅尔频率谱图（Mel spectrogram）等。
数据库建立：将每个音频文件的特征表示存储在数据库中。
音频检索：对于输入的查询音频文件，同样提取其特征表示，然后与数据库中的音频特征进行相似度匹配，找到最相似的音频文件。
结果展示：展示检索结果，可以是最相似的音频文件列表或者跳转到具体的音频文件位置。
具体使用方法取决于你要使用的工具和库，一般需要有音频处理和机器学习知识作为基础。常用的库有Librosa、PyDub以及常见的机器学习库如scikit-learn。如果需要更详细的教程或者代码示例，可以参考相关的文档或者资料。