本研究では複数の楽器が混ざり合った音楽音響信号からギターパートを分離することを目的とする。音楽音響信号を対象にした音源分離は、楽曲が含む各パートの音源を必要とする自動採譜技術にとって欠かせないタスクである。従来はボーカルやドラムパートの分離が多く取り組まれてきたが、一般的に楽曲は他にも様々なパートを含んでおり、それらの分離も行わなければ実用的な自動採譜ができない。例えばギターはポピュラー音楽で頻繁に使用され、メジャーな構成要素である。そこでギターとボーカルに対して Wave-U-Net を用いてそれぞれのエンドツーエンド音源分離モデルを作成し、分離精度を比較した。