很抱歉，目前提供的搜索结果中并未涉及如何分离音乐和枪声音乐的具体方法。根据现有信息，分离音频通常涉及以下技术方向，但需注意这些方法可能需要专业软件或技术支持：
基于频谱分析的分离技术 
通过分析音频的频谱特征，区分人声、乐器或音乐成分。例如，人声通常具有较宽的频谱范围和特定频段特征，而音乐成分可能集中在特定频段或具有规律性。
机器学习与深度学习方法
使用神经网络模型（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN等）训练数据集，以识别和分离不同音频成分。这类方法需要大量标注数据，但可实现高精度分离。
专业音频处理软件
一些高级音频编辑软件（如Adobe Audition、Ableton Live）提供音频分离插件，支持基于频段或机器学习的分离功能，但可能需要付费或具备一定操作经验。
注意事项：
枪声属于特殊音频信号，其频谱特征可能与音乐成分高度重叠，分离难度较大；
实际应用中需结合场景分析，单纯依赖自动化工具可能无法满足复杂需求。
建议根据具体需求选择合适技术，并结合专业工具或团队合作实现高效分离。