盲信号分离是近几十年来发展起来的一门新兴的技术学科，在理论与实际应用中都取得了长足的发展。目前，盲信号分离已经成为国内外多方关注的热点问题之一，被广泛应用于无线通信和图像增强等方面，出现了许多热门方向，也取得了一些良好的成果。 本文主要研究了盲信号分离在语音分离方面的应用：首先，对盲信号分离的研究现状和发展水平进行了分析，介绍了理论上比较成熟的几种盲分离算法：其次，详细研究了混合语音的盲分离问题。包括混合语音的可分离性；混合语音盲分离中不同的网络结构；语音信号的时频域盲分离算法和频域盲分离的本质，并利用FastICA算法在频域上对混合语音信号进行了分离，利用仿真试验和分析证明其可实现性；接着，介绍了自适应滤波理论。对自适应滤波理论中的最小均方误差算法和其收敛性进行分析，并基于此算法进行了试验仿真；最后，简单介绍了遗传算法。改进了遗传算法在语音盲分离中的应用，避开了传统算法收敛性不好与收敛性受步长影响的问题，进行了仿真试验，达到了一定的效果。