实现乐器声音精准提取的方法主要有以下几种：

1. 频谱分析：通过将音频信号转换成频谱图，可以观察到不同乐器在频谱图上的独特特征。通过分析频谱图中的峰值、能量分布等信息，可以精准提取出特定乐器的声音。

2. 机器学习算法：利用机器学习算法如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等，训练模型来对不同乐器的声音进行分类和识别。通过输入大量乐器声音的特征数据，让算法学习自动识别不同乐器的声音。

4. 音频特征提取：利用信号处理技术和数学算法提取音频信号的特征，如时域特征（波形、振幅）、频域特征（频谱、频率）、时频特征（短时傅里叶变换、梅尔频率倒谱系数）等。这些特征可以帮助区分不同乐器的声音。

5. 混合模型：结合多种方法，如将频谱分析和机器学习算法结合起来，通过对音频信号进行多层次的分析和处理，提高乐器声音的识别精度和准确性。

综上所述，实现乐器声音精准提取的方法涉及到信号处理、机器学习和深度学习等多个领域的技术。通过合理地组合和利用这些方法，可以有效地实现对乐器声音的准确提取和识别，为音乐分析、音频处理等领域提供有力支持。