فصل المصادر الموسيقية هو المهمة التي تتمثل في تحليل الموسيقى إلى مكوناتها الأساسية، مثل إنتاج أصوات منفصلة للغناء، والباص، والطبول. يمتلك هذا الفصل العديد من التطبيقات التي تشمل إعادة ترتيب أو إعادة استخدام الأصوات المنفصلة (مثل إعادة المزج، وإعادة التوزيع، وزيادة العمق الصوتي)، بالإضافة إلى الاستخراج الكامل (مثل إنشاء أغنيات بدون كلمات، وإنشاء عينات صوتية، واستعادة الصوت). يُعد فصل الموسيقى من المشكلات التي تمثل تحديًا كبيرًا منذ زمن طويل، وقد شهد مجاله نشاطًا علميًا مكثفًا على مدار عقود. في السنوات الأخيرة، ساهمت الأنظمة القائمة على التعلم العميق – لأول مرة – في تحقيق نتائج عالية الجودة في الفصل، ما أدى إلى ازدياد الاهتمام التجاري. ومع ذلك، حتى الآن لم يكن هناك أي تنفيذ مفتوح المصدر يحقق نتائج على مستوى الحد الأقصى من التطور.يُسهم Open-Unmix في سد هذه الفجوة من خلال توفير نسخة مرجعية مبنية على الشبكات العصبية العميقة. ويحقق هذا المشروع هدفين رئيسيين: أولاً، تسريع البحث الأكاديمي، حيث يوفر Open-Unmix تنفيذًا متوافقًا مع أشهر أطر التعلم العميق، مما يتيح للباحثين طريقة مرنة لإعادة إنتاج النتائج. ثانيًا، نقدم نموذجًا مُدرّبًا مسبقًا للمستخدمين العاديين وحتى الفنانين، لتجربة واستخدام تقنية فصل المصادر بسهولة. علاوة على ذلك، صُمّم Open-Unmix ليكون عنصرًا أساسيًا في نظام مفتوح حول فصل الموسيقى، حيث نوفر بالفعل مجموعات بيانات مفتوحة، وأدوات برمجية، وتقييمات مفتوحة، بهدف تعزيز الأبحاث القابلة لإعادة التكرار، كأساس لتطوير المستقبل.