盲语音信号分离开题报告
基于SCA的盲源分离开题报告2
3、研究内容及方案（1）学术构想与思路、主要研究内容、拟解决的关键问题及预期目标学术构想与思路本论文研究内容着重是针对UBSS中混合矩阵估计部分。
概述了欠定盲源分离的基础理论，在前人工作基础之上主要研究在源信号稀疏性较弱的情况下，通过增强时频域中观测信号的稀疏性，降低所要求信号的稀疏度标准，从而更好的估计混合矩阵，并与传统的一些估计混合矩阵方法进行性能比较，同时借助估计矩阵分离出源信号。
主要研究内容本文在对国内外研究现状深入分析的基础之上，主要针对源信号稀疏性较弱的情况，主要研究内容为：(1)通过分析欠定盲源分离方法相关基础知识，介绍了信号稀疏度与常用稀疏变换方法，并在对传统混合矩阵估计方法研究的基础上，分析总结传统方法的局限性并对传统方法进行改进；(2)针对信号在不同变换域中稀疏程度的差异研究，提出单源时频点方法增强信号的稀疏性。
针对传统聚类算法需要已知源信号数量的问题，提出基于密度空间聚类的自动分类方法预估源信号个数及混合矩阵，并结合霍夫变换方法修正聚类中心；(3)提出基于局部方向密度检测的混合矩阵估计算法。
对稀疏性较弱的信号进行单源点处理后，采用局部方向密度检测方法判别并去除孤立时频点，实现混合信号线性聚类特性增强，通过判断局部极大值点来确定源信号数目同时估计出混合矩阵；(4)对所研究的方法利用不同语音信号进行实验仿真，并与传统聚类算法估计所得的混合矩阵进行对比，并在此基础上恢复源信号；同时对比采用压缩感知理论结合K均值奇异值分解模型重构所得的源信号。
实验结果证明本文研究的方法能够较大程度减少误差。
拟解决的关键问题(1)信号的稀疏化问题在欠定盲源分离的“两步法”中，第一步混合矩阵的估计精度依赖于观测信号散点图的线性聚集的程度。
此线性聚集程度依赖于信号的稀疏性。
稀疏性是实现欠定盲源分离的一个重要前提，但是在实际问题中，稀疏性程度可能不够高，甚至没有稀疏性，因而会较大程度影响算法的性能，此时采用何种方式或工具对信号进行稀疏化也成了需要解决的必要问题。
面向语音信号处理的盲源分离技术研究
面向语音信号处理的盲源分离技术研究随着智能家居和人机交互技术的飞速发展，语音信号处理技术越来越成为人们关注的焦点。
不论是智能语音助手还是智能家居设备，如何将语音信号分离出需要的信息，成为了语音信号处理研究的重要问题之一。
而盲源分离技术，作为一种重要的语音信号处理方法，也因此备受关注。
1. 盲源分离技术的定义和基本思想盲源分离技术，是指在不知道原始数据和信号传输路径的情况下，对混合信号进行分离。
其基本思想是从一个混合信号收集到的多维数据中，分离出不同“源”之间的成分。
这些分离出的成分，分别对应原始信号中的各个部分。
2. 盲源分离技术的分类盲源分离技术根据不同的假设和方法，可以分为盲源分离、盲滤波和盲识别三种不同的技术。
2.1 盲源分离最常见的盲源分离技术是基于独立成分分析（ICA，Independent Component Analysis）的盲源分离方法。
该方法基于高斯分布下独立性假设，将多维混合信号转化为多个相互独立的信号。
该方法已经被广泛应用于语音信号处理、图像处理等领域。
2.2 盲滤波盲滤波技术基于混合信号在频域的特殊结构。
通过频域变换方法，将混合信号转化为子带信号，进而实现盲滤波。
常用的盲滤波方法包括频域盲信号分离（FBS），盲信号提取和筛选（BSS）等。
2.3 盲识别盲识别技术是将线性盲源分离方法和非线性盲源分离方法相结合。
该方法通常基于假设混合信号中各信号的概率密度函数已知，并通过改变盲源分离模型设计来实现盲源分离控制。
3. 盲源分离技术的应用盲源分离技术在语音信号处理、图像处理、雷达信号处理、生物医学等领域都有广泛的应用。
3.1 语音信号处理在语音信号处理方面，盲源分离技术被广泛用于语音信号的降噪、语音信号的分离和重构等方面。
对于语音信号的盲源分离，ICA 是目前应用最为广泛的方法之一。
在实际应用中，ICA 可用于语音信号的源自动分离，通过自适应学习算法来降低语音信号中的噪声。
3.2 图像处理在图像处理方面，盲源分离技术被广泛用于图像信号的分离和还原。
多通道语音信号盲分离研究的开题报告
多通道语音信号盲分离研究的开题报告一、选题背景语音信号的盲分离是近年来研究的热点之一。
实际应用中，从混合的多个语音信号中分离出原始单音频的语音信号，是有效利用语音信号的重要手段。
盲分离即指在不知道混合过程或混合信号特性的情况下，恢复出原始信号。
多通道语音信号盲分离涉及到信号处理、机器学习和优化等多个领域，具有广泛的研究和应用前景。
假设有多个人同时说话，各自的语音信号会混合在一起形成多通道语音信号。
如何能够有效地从这样的多通道语音信号中提取出各自的语音信号，是我们所探究的重要问题。
二、主要研究内容本研究计划基于深度学习技术，针对多通道语音信号盲分离技术进行深入研究，具体研究内容如下：1. 总结和分析目前常见的多通道语音信号盲分离方法及其优缺点。
2. 探究基于深度学习的多通道语音信号盲分离方法，对其进行算法分析和实验验证。
3. 对深度学习模型进行优化，提高分离效果。
4. 进一步研究多通道语音信号的特征提取和处理方法，以优化盲分离效果。
5. 最终实现多通道语音信号的盲分离算法，并进行实际数据的实验验证。
三、预期研究结果本研究主要预期得到以下研究结果：1. 获得多种基于深度学习的多通道语音信号盲分离方法，并对其进行算法分析和实验验证，得出各种方法的优缺点。
2. 针对多通道语音信号的特殊特征，优化深度学习模型，提高盲分离效果。
3. 基于多种数据集进行实验验证，得出最佳的盲分离算法，并提出优化建议。
四、研究意义1. 实现多通道语音信号的盲分离技术，可以应用在语音识别、音频处理和语音增强等领域。
2. 对于需要使用多通道语音信号作为数据源的系统，盲分离技术可以有效地提高数据的质量。
3. 盲分离技术对于提高语音信号处理的技术水平和研究新型语音信号处理算法有重要意义。
总之，本研究计划将针对多通道语音信号盲分离技术进行深入研究，提出一种基于深度学习的盲分离算法，并探究各种优化方法，最终实现多种数据集的实验验证。
预期研究结果将对多通道语音信号的处理和应用具有重要的科学和应用价值。
语音信号的盲分离
课程设计任务书学生：专业班级：通信1103指导教师：许建霞工作单位：信息学院题目: 语音信号的盲分离初始条件：Matlab软件、PC机要求完成的主要任务:（包括课程设计工作量及其技术要求，以及说明书撰写等具体要求）设计任务根据盲信号分离原理，用matlab采集两路以上的语音信号，选择合适的混合矩阵生成若干混合信号。
选取合适的盲信号分离算法（如独立成分分析ICA等）进行训练学习，求出分离矩阵和分离后的语音信号。
设计要求(1) 用matlab做出采样之后语音信号的时域和频域波形图(2) 选择合适的混合矩阵，得到混合信号，并做出其时域波形和频谱图(3) 采用混合声音信号进行训练学习，求出分离矩阵，编写出相应的确matlab代码。
(4) 用求出的分离矩阵从混合信号中分离出原语音信号，并画出各分离信号的时域波形和频谱图。
(5) 对结果进行对比分析。
时间安排：指导教师签名：2014年 6 月10 日系主任（或责任教师）签名：2014 年 6 月10 日摘要盲信号处理（Blind Signal Processing,BSP）是指从观测到的混合信号中，在没有任何先验条件的情况下，恢复出未知的源信号过程。
盲信号分离已成为信号处理学界和通信工程学界共同感兴趣的一个极富挑战性的研究热点问题，并获得了迅速的发展。
盲分离根据信号源的不同可以分为确定信号盲分离、语音信号盲分离和图像盲分离等，本设计主要讨论语音信号的盲分离。
语音信号的盲分离主要是利用盲源分离（Blind Signal Separation,BSS）技术对麦克风检测到的一段语音信号进行处理，本文重点研究了以语音信号为背景的盲处理方法，在语音和听觉信号处理领域中，如何从混有噪声的的混叠语音信号中分离出各个语音源信号，来模仿人类的语音分离能力，成为一个重要的研究问题。
根据盲信号分离原理，本设计用matlab采集3路语音信号，选择合适的混合矩阵生成若干混合信号。
具体实现主要结合独立分量分析ICA技术，选取混合矩阵对3个语音信号进行混合，并从混合信号中分离出原语音信号，最后画出各分离信号的时域波形和频谱图和原来的信号进行比较。
MQAM信号盲解调技术研究的开题报告
非协作通信中MPSK/MQAM信号盲解调技术研究的开题报告一、研究背景和意义随着通信技术的不断发展，现代通信系统中使用的调制方式越来越复杂，尤其是MPSK和MQAM调制方式在数字通信系统中得到广泛的应用。
然而，随着通信信道的多样性和复杂性增加，盲解调技术因其无需知道传输信号的相关参数而引起了研究人员的广泛关注。
盲解调技术是相对于协作通信来说的，即不需要接收方和发送方之间的双向通信，接收方只需要靠自己的能力从噪声干扰背景中识别出发送方发送的信号，因此具有较高的隐蔽性和灵活性。
盲解调技术在军事通信、网络安全等领域有重要的应用前景。
在现有的盲解调技术中，听觉盲解调算法法和高阶累积量算法（HOSA）被广泛应用。
然而，盲解调技术仍面临着误识率高、计算复杂度大等问题。
因此，在非协作通信中，研究如何提高MPSK/MQAM信号盲解调的准确度和效率，具有重要的理论意义和实际意义。
二、研究内容和方案本课题将研究MPSK/MQAM信号盲解调技术，并针对常见的非协作通信场景，如单载波、多载波、小信噪比场景等，设计相应的实验方案。
具体的研究内容包括：1. MPSK/MQAM信号的调制与解调原理2. 盲解调技术的研究现状与发展趋势3. 盲解调算法的设计与优化4. 实验方案的设计与实现5. 实验数据的分析与处理在实验方案设计中，将选用BeagleBone Black开发板和SDR设备，同时使用GNU Radio和Python等软件工具进行开发和实现。
在实验中，将采集不同的信号样本，进行分析处理，并根据实验结果对算法进行优化和改进。
三、研究意义和预期结果本研究旨在研究如何在非协作通信中提高MPSK/MQAM信号的盲解调准确度和效率，为保障军事通信、网络安全等领域的通信数据安全提供支持。
同时，本研究将探索盲解调技术在现代通信系统中的应用前景，为未来的通信技术研究提供理论支持。
预期结果为：1. 总结各种MPSK/MQAM信号盲解调算法的优缺点和适用场景2. 验证不同算法的盲解调性能，分析其误识率、计算时间等指标3. 基于实验数据，对盲解调算法进行优化和改进4. 向相关领域提供优秀的盲解调技术解决方案，促进盲解调技术在实际应用中的推广四、进度安排1. 第一阶段：调研和论文撰写（3个月）2. 第二阶段：设计实验方案、开发和实现（7个月）3. 第三阶段：实验数据分析、算法优化和改进（4个月）4. 第四阶段：论文撰写、检查和答辩（2个月）五、研究参考文献1. Anand, S. (2013). Blind equalization and carrier phase recoveryof BPSK signal with ZDC constellation. International Journal of Scientific and Research Publications, 3(6), 1-5.2. Chen, Y., & Tuninetti, D. (2021). On the Design of Optimal Signals for Blind Demodulation. IEEE Transactions on Information Theory, 67(5), 2852-2871.3. Mitra, D., & Kumar, A. (2020). Adaptive Blind Equalization of M-QAM Signals Using 1-Regularity. IEEE Transactions on Communications, 68(6), 3986-3997.4. Sakhavi, S., & Ahmadi-Shokouh, J. (2018). Detection thresholds for OFDM signals under blind signal detection methods. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 55(4), 2219-2233.5. Shu, H., & Petropulu, A. P. (2013). A blind receiver for asynchronous multiuser detection using second-order cyclic statistics. IEEE Transactions on Signal Processing, 61(16), 3978-3989.。
基于盲源分离的自适应噪声控制及算法研究的开题报告
基于盲源分离的自适应噪声控制及算法研究的开题报告1.研究背景与意义随着科技的不断发展，人们生活水平的不断提高，对于噪声污染的需求也越来越重视。
在现代生活中，各种噪声污染随处可见，如城市交通噪声、工厂机器噪声、家庭电器噪声等等，这些噪声会对人们的身体健康、心理健康造成不良影响，同时也会对人们的生活和工作造成不便。
因此，如何有效地控制噪声污染，成为当前一个热门的研究课题。
自适应噪声控制(ANC)技术是一种有效的噪声控制方法，它能够抑制外部噪声进入到特定区域内部，从而达到降低噪声污染的目的。
自适应噪声控制技术一般使用传感器获取环境噪声并估计主控制系统接收到的噪声信号，使用自适应控制算法对估计得到的噪声信号进行处理，然后输出相反相位的信号进行噪声的消除。
自适应噪声控制中的盲源分离技术(Blind Source Separation, BSS)是一种常用的信号处理方法，它通过对多个混叠信号进行分离，实现对于信号的有效提取，被广泛应用于信号处理领域。
基于盲源分离的自适应噪声控制技术不仅可以减轻自适应控制算法的复杂度，而且还可以提高控制算法的自适应性和鲁棒性，因此在实际应用中得到越来越广泛的应用。
因此，本文拟探究基于盲源分离的自适应噪声控制算法及其在噪声污染控制中的应用，旨在提出一种高效、精确的算法，实现对于噪声污染的快速、准确的控制与管理。
2.研究内容和方法研究内容：1) 盲源分离技术的理论基础分析与探究；2) 自适应噪声控制技术的理论分析与探究；3) 基于盲源分离的自适应噪声控制算法的设计与实现；4) 算法实现的仿真与实验测试；5) 算法评价及应用研究。
研究方法：1) 文献调研，对于盲源分离和自适应噪声控制等相关技术进行深入研究和分析，并总结相关理论，提出研究思路和方法；2) 基于盲源分离理论，设计基于盲源分离的自适应噪声控制算法，并进行仿真实验；3) 对于其中的各个模块进行详细的设计与实现，并通过MATLAB/Simulink进行仿真，结合实际应用进行实验验证；4) 对所得到的实验数据进行评价，分析算法的优缺点，实现算法的应用研究，并对其进行改进。
语音信号的盲分离(毛丽娟)
课程设计任务书学生姓名：毛丽娟专业班级：通信0906指导教师：黄铮工作单位：信息工程学院题目: 语音信号的盲分离初始条件①matlab软件②盲信号处理知识要求完成的主要任务:根据盲信号分离原理，用matlab采集两路以上的语音信号，选择合适的混合矩阵生成若干混合信号。
选取合适的盲信号分离算法（如独立成分分析ICA等）进行训练学习，求出分离矩阵和分离后的语音信号。
设计要求（1）用matlab做出采样之后语音信号的时域和频域波形图（2）选择合适的混合矩阵，得到混合信号，并做出其时域波形和频谱图（3）采用混合声音信号进行训练学习，求出分离矩阵，编写出相应的确matlab 代码。
（4）用求出的分离矩阵从混合信号中分离出原语音信号，并画出各分离信号的时域波形和频谱图。
（5）对结果进行对比分析。
时间安排第17周，仿真设计第18周，完成（答辩，提交报告，演示）指导教师签名：年月日系主任（或责任教师）签名：年月日目录摘要 (3)Abstract (4)1 语音信号 (5)1.1 语音特性分析 (5)1.2 语音信号的基本特征 (6)2 盲信号处理 (8)2.1 盲信号处理的概述 (8)2.1.1 盲信号处理的基本概念 (8)2.1.2 盲信号处理的方法和分类 (9)2.1.3 盲信号处理技术的研究应用 (9)2.2 盲源分离法 (10)2.2.1 盲源分离技术 (10)2.2.2 盲分离算法实现 (10)2.3 独立成分分析 (11)2.3.1 独立成分分析的定义 (11)2.3.2 ICA的基本原理 (13)3 语音信号盲分离的实现 (15)3.1 盲信号分离的三种算法 (15)3.1.1 二阶盲辨识（SOBI） (15)3.1.2 FastICA算法 (15)3.1.3 CICA算法 (16)3.2 不同算法的分离性能比较 (17)3.3 FastlCA的算法仿真及结果分析 (17)4 结论 (22)5 参考文献 (23)附录 (24)摘要语音信号盲分离处理的含义是指利用BSS技术对麦克风检测到的一段语音信号进行处理。
基于SCA的盲源分离开题报告1
1、立论依据课题来源及研究的目的和意义：信号处理技术在实际应用中一直具有非常重要的作用，随着科技的飞速发展，信号处理技术面临巨大的挑战，比如在移动通信技术中，发射端发射未知信号，称之为源信号[1]，怎样只根据接收端接收的信号判别同时提取出源信号，成为一项值得深入探索的难题，为此产生了盲信号处理理论，称之为盲源分离(Blind Source Separation,BSS)[2]。
盲源分离理论来源于“鸡尾酒会”模型，即在酒会上众多人讲话声音与音乐声以及其它各种声音混杂在一起，致使我们难以得到感兴趣的某些声音信号，这类问题的显著特点就是源信号与传输信道参数均是无法预知的，要想从麦克风采集到的混叠声音中获取我们想要得到的声音信号，具有很大难度。
但是盲源分离可以解决此类问题，从而可以从麦克风的混叠声音中分离出想要得到的声音信号。
由此可得，盲源分离[3-5]可以解释为在源信号和传输信道模型参数均为不可预知的情况下，按照所输入信号数学特征，只通过观测所得混合信号来重构并分离得到源信号的过程。
传统解决盲源分离的算法有主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)、独立分量分析法(Independent Component Analysis,ICA)[6-7]等方法，尤其ICA较大程度促进了盲源分离的进步，许多学者在此算法基础上进行改进并创新。
欠定盲源分离(Underdetermined Blind Source Separation,UBSS)是盲源分离中的一种特殊情况，即观测信号的数目少于源信号的数目。
欠定盲源分离模型的系统为不可逆的，因而研究起来比较困难，解决欠定盲源分离问题已经不能使用传统解决盲源分离的方法。
在实际应用中许多信号在一定条件下具备稀疏特性，该稀疏特性可以体现在时域或变换域中[8]，因此有学者提出稀疏分量分析方法(Sparse Component Analysis,SCA)，有的称为稀疏表示(Sparse Representation)[9-10]解决欠定盲源分离问题。
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盲信号分离在近年来已成为信号处理领域的一个研究热点，盲分离在无线通信、雷达、声纳、语音信号处理、医学信号处理和图形增强鞥方面有着广泛应用。混合语音信号的分离是盲分离的重要内容，也是信号处理领域的一个难题，他在回波对消和电视会议等领域有着重要的应用。
传统的盲源分离算法有预白化处理步骤，因此其算法复杂度高，性能和效率较低。本课题将讨论基于时频域分布的盲分离算法，采用快速联合对角化方法，省去了传统方法的预白化处理步骤，因此就降低了算法的计算复杂度，提高了其性能和执行效率。
目前国际国内对盲源分离问题的研究工作仍处于不断发展阶段，新理论、新方法还在源源不断地涌现。
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[13]李大辉，李长荣，杨阳.一种改进的瞬时混合语音信号盲分离.大庆石油学院学报.2007,31（4）：80-83
虽然盲源分离理论方法在最近20年已经取得了长足的发展，但是还有许多问题有待进一步研究和解决。首先是理论体系有待完善。实际采用的处理算法或多或少都带有一些经验知识，对于算法的稳定性和收敛性的证明不够充分。盲源分离尚有大量的理论和实际问题有待解决，例如多维ICA问题、带噪声信号的有效分离方法、如何更有效地利用各种先验知识成功分离或提取出源信号、一般性的非线性混合信号的盲分离、如何与神经网络有效地结合、源信号的数目大于观察信号的数目时ICA方法等。另外，盲源分离可同其他学科有机结合，如模糊系统理论在盲分离技术中的应用可能是一个有前途的研究方向；盲源分离技术与遗传算法相结合，可以减少计算复杂度，提高收敛速度。如何有效提高算法对源信号统计特性的学习和利用也需要进行深入研究。
签字：年月日
四、方案论证：
本课题将从以下几方面着手探讨混合语音信号分离技术：
1、对混合语音信号分离的现状和发展水平进行分析；
2、对盲语音信号的分离的实现过程有初步认识，回顾独立分量分析方法，选择自己熟练掌握的合适的ICA算法。
3、建立数学模型，完成相关的计算，进行软件设计。
4、在计算机上实现MATLAB仿真，检测该方案的可行性，最后对该方案做出总结分析。
在盲信号处理过程中，为了减少计算量，提高系统效率，通常需要经过预处理。预处理一般包括中心化和白化。中心化是使信号的均值为零。由于在一般情况下所获得的数据都具有相关性，所以通常都要求对数据进行初步的白化处理，因为白化处理可去除各观测信号之间的相关性，从而简化后续独立分量的提取过程。
要实现盲语音信号的分离，要对独立量分析做深入的了解，独立学习ICA算法，通过对各种算法进行分析比较选择合适的进行深入学习来完成本课题的实现。
五、进度安排：
第1周：查找资料，了解课题内容，准备撰写开题报告，完成项目的理论准备；
第2周：撰写开题报告；
第3-4周：熟悉MATLAB的使用，提交开题报告、完成外文翻译；
第5-7周：上机试验；
第8-10周：软件设计；
第11-12周：软件调试；
第13-14周：撰写论文；
六、指导教师意见：
签字：年月日
七、教研室（或开题审查小组）意见：
山东建筑工程学院毕业论文开题报告
班级：姓名：
论文题目
盲语音信号分离的实现及抑噪分析
一、选题背景和意义：
近些年来，混合语音信号分离成为信号处理领域的一个研究热点。在信号处理中我们经常遇到这样的问题，如何从一组未知的随机信号经过一组混合系统得到的观测信号种恢复出这些原始信号，如果重构过程中没有混合系统和原始信号的先验知识，我们就称该过程为盲分离。其理论也不断运用到图像、通讯、医学等领域
[4]李立峰，张建立.盲信号分离算法的研究.通信对抗.2005：13-14
[5]金辉，陈晓曙.基于二阶统计量的多经混合语音分离算法.现代电子时代. 2005（24）,43-46
[6]何文雪，王林，谢剑英.一种基于视频分析的盲信号分离方法.系统仿真学报. 2005,17（1）：196-198,202
[7]邓伟.混合语音识别系统的一种新的简化神经网络结构.数据采集与处理. 2002,17（1）：25-28
三、调研报告（或文献综述）：
盲源分离( Blind Source Separation: BSS)技术是现代信号处理领域中一个崭新的研究方向。盲源分离是指在信号源和传输信道完全或部分未知情况下,只利用传感器阵或天线阵的观测来分离、提取源信号的信号处理理论。近年来,它已成为信号处理领域的一个研究热点。盲源分离在无线通信、阵列信号处理、语音信号分离、图像处理、生物医学、地震勘探、雷达和声纳、噪声消除等领域有着广泛的应用。混合语音信号的分离是盲源分离的重要内容,也是信号处理领域中的一个难题。
1986年，法国学者Jeanny Herault和Christian Jutten提出了递归神经网络模型和基于Hebb学习律的学习算法，以实现2个独立源信号混合的分离。这一开创性的论文在信号处理领域中揭开了新的一章，即盲源分离问题的研究。
其后二十几年来，对于盲信号分离问题，学者们提出了很多的算法，每种算法都在一定程度上取得了成功。从算法的角度而言，BSS算法可分为批处理算法和自适应算法；从代数函数和准则而言，又分为基于神经网络的方法、基于高阶统计量的方法、基于互信息量的方法、基于非线性函数的方法等。
在语音方面的应用包括有多个人说话构成的声音环境下，从多个话筒接收到的声音信号就是所谓的鸡尾酒会问题，它是指人们在嘈杂环境中或者是在许多人同时说话的情况下有辨识自己感兴趣的声音的能力引起研究者的兴趣。而我们所研究的混合语音信号分离急速虽然不能失信是计算机具有和人类一样的听觉，但是通过该技术却能使原本相互混叠的语音信号相互剥离，来作为语音识别的预处理，从而使得噪声环境下结合多说话人情形下的语音识别的实现成为可能。