声源分离问题旨在将混合在一起的多个声源发出的声信号分离成独立声源的声信号,该问题的研究对提高目标检测与识别类系统的抗噪声性能有十分重要的意义.目前针对该问题的解决方法大致可以分为三类:基于模型的分离方法、盲分离方法以及基于听觉场景分析的分离方法.前两类方法的应用需要满足一些假设前提条件,而基于听觉场景分析的方法主要通过模拟人的听觉系统分析声音场景的功能实现声源分离,具有更广泛的适用性.该文简要回顾了基于听觉场景分析的声源分离方法的研究发展状况,详细介绍了根据对人的听觉系统的模拟提出的基于听觉场景分析的声源分离计算模型:即先将混合信号分解为一组片段元素,然后利用片段元素中反映不同声源特性的线索来实现对片段元素的分组归类,从而实现独立声源信号的重组恢复.该文还详细论述了听觉系统进行听觉场景分析依据的四条重要的重组线索和利用这些线索进行声源分离的方法.在此基础上,实现了一个基于听觉场景分析的声源分离计算模型.在实现模型的过程中,该文对单纯利用幅度变化信息提取信号的起止时间的方法提出了改进.单纯利用幅度变化信息提取信号的起止时间在低信噪比条件下很容易出现错误.通过使用单频正弦信号、多谐波的正弦信号、幅度调制窄带信号以及语音信号进行仿真验证实验,该文证明了将信号分量的瞬时相位变化信息与幅度变化信息结合起来提取起止时间是可行的.该文还使用语音信号进行了对比仿真实验,定量分析了在单纯利用幅度变化信息提取信号分量起止时间的基础上引入瞬时相位信息对提取准确度带来的改进.结果表明,在信噪比为0dB时,引入瞬时相位信息可以在相同虚警概率的情况下把检测概率提高约5﹪,并且随着信噪比的进一步降低,对检测概率的提高还会进一步增大.最后该文利用基于听觉场景分析的声源分离方法进行了从白噪声中分离提取窄带信号的仿真实验、几组语音信号的分离仿真实验以及从海洋背景噪声中分离提取舰船辐射噪声的仿真实验,证明了这种方法不仅可以有效性的分离语音信号,还可以推广应用于其它类型声源信号的分离或噪声中的信号提取.