音频分离：分离人声和背景音乐的方法及代码实现

音频分离是一项重要的音频处理任务，它可以将音频信号中的人声和背景音乐分开，使得我们能够对它们进行独立的处理和分析。本文将介绍一些常用的音频分离方法，并提供相应的代码实现。

1. 基于混合模型的音频分离方法
   基于混合模型的音频分离方法利用统计模型对混合音频信号进行建模，并通过最大似然估计来分离人声和背景音乐。其中一种常见的方法是独立成分分析（Independent Component Analysis，ICA），以下是使用Python的scikit-learn库进行ICA音频分离的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.decomposition import FastICA

# 读取混合音频信号
mixed_audio = np.loadtxt('mixed_audio.t