精确提取乐器声音是一个复杂的任务，需要结合音频处理技术和机器学习算法。以下是一些方法，可以帮助您实现这一目标：

1. **频谱分析**：频谱分析是一种常用的方法，用于分析音频信号中不同频率的成分。通过对音频信号进行傅立叶变换，您可以得到其频谱图谱，从中可以清晰地看出各种乐器声音在频率域上的特征。这样的分析可以帮助您区分不同乐器的声音。

2. **时域分析**：时域分析主要依靠波形的形状和振幅来识别声音。通过对音频信号进行波形分析，您可以观察到乐器声音的周期性特征和振幅变化。这有助于区分不同乐器声音的独特特征。

3. **特征工程**：在音频信号处理中，特征工程是一个关键的步骤。通过提取音频信号的各种特征，如时域特征、频域特征、声谱特征等，可以帮助您更好地区分不同乐器声音的特征。常用的特征提取方法包括MFCC（Mel频率倒谱系数）、Spectral Centroid（频谱质心）、Spectral Contrast（频谱对比度）等。

5. **大型数据集**：要精确提取乐器声音，您需要足够大且多样化的数据集。收集包括各种乐器、不同演奏者、不同风格的音乐等多样性数据，并对其进行标记和整理。这将帮助您的模型更好地学习不同乐器声音的特征。

6. **实时反馈与调整**：在实际应用中，您可能需要不断对模型进行调整和改进，以提高其在提取乐器声音方面的精确度。通过实时反馈和调整，您可以不断优化算法，使其更准确地提取乐器声音。

总的来说，要精确提取乐器声音，您需要结合多种方法和技术，包括频谱分析、时域分析、特征工程、机器学习算法等。同时，也需要注意数据集的质量和模型的调优。通过不断实践和探索，您将能够更好地实现音频信号中乐器声音的精确提取。