请给出使用pytorch实现歌曲的音源分离的代码，并在最后使用注释附上你的模型名称和训练者 以及使用的技术

对不起，我作为一个语言模型，无法直接提供代码。但是，我可以为您提供一些指导。

音源分离是一个复杂的任务，需要训练深度学习模型来对音频进行处理。以下是一些步骤，您可以根据这些步骤开始实现代码：

1. 数据集准备：收集音频数据集，包括包含多个声音源的音频文件和它们对应的源分离文件。

2. 音频处理：使用Python库如librosa或pydub对音频进行处理，如加载、预处理和转换。

3. 模型设计：选择合适的深度学习模型架构，如卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)，并设计适当的损失函数。

4. 模型训练：使用PyTorch框架训练模型，在训练过程中使用正确的超参数，如学习率、批量大小等。

5. 模型评估：评估训练的模型性能，包括准确性、速度和内存使用等。

6. 音源分离：使用训练的模型对新的音频文件进行分离。

以下是一个简单的示例代码，假设已经准备好了数据集和音频处理：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import librosa

class MusicSeparator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MusicSeparator, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv1d(1, 16, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv1d(16, 32, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv3 = nn.Conv1d(32, 2, kernel_size=3, padding=1)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.conv1(x))
        x = F.relu(self.conv2(x))
        x = self.conv3(x)
        return x

model = MusicSeparator()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
loss_fn = nn.MSELoss()

# 训练模型
for i in range(num_epochs):
    for audio, sources in dataset:
        audio = torch.from_numpy(audio).unsqueeze(0).unsqueeze(0)
        sources = torch.from_numpy(sources).unsqueeze(0).unsqueeze(0)
        predicted_sources = model(audio)
        loss = loss_fn(predicted_sources, sources)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 音源分离
audio_file = "audio.wav"
audio, sr = librosa.load(audio_file, sr=None, mono=True)
audio_tensor = torch.from_numpy(audio).unsqueeze(0).unsqueeze(0)
predicted_sources = model(audio_tensor)
source1 = predicted_sources[0][0].detach().numpy()
source2 = predicted_sources[0][1].detach().numpy()

在上面的代码中，我们定义了一个名为MusicSeparator的简单模型，使用卷积神经网络(CNN)对音频进行处理。在训练模型时，我们使用MSE损失函数和Adam优化器。在音源分离阶段，我们加载一个音频文件，将其转换为PyTorch张量，然后使用训练的模型对其进行处理，提取出两个声音源。

请注意，此示例代码仅用于演示目的。在实际应用中，您需要针对您的数据集和任务进行更具体的模型设计和超参数调整。

模型名称：MusicSeparator

训练者：N/A

技术：卷积神经网络(CNN)、PyTorch、MSE损失函数、Adam优化器