随着信息技术以及计算机技术的发展,人们对于信号处理的效率要求变得越来越高。在一些实际应用中,传感器采集得到的信号是有用信息和噪声或者其自身的某种混叠,如何从这些混叠信号中分离出所需的有用信息,是这些实际应用中必须要解决的难题!这正是盲源分离技术产生的原因。目前,盲源分离理论已广泛应用于图像处理、语音信号处理、通信系统、生物医疗、信息检索等领域。盲声源分离是盲源分离在语音信号处理领域的具体体现。它是在声源信息和传输通道均未知的情况下,仅依据麦克风观测到的信号,重建所需要的目标信号的过程。盲声源分离通常依据麦克风数目和源信号数目的关系分为超定盲声源分离和欠定盲声源分离。本文主要针对欠定盲声源分离中的特殊的双麦克风盲声源分离算法展开研究,具体工作如下:(1)阐述了人耳听觉系统理论以及语音信号处理基础理论;(2)对现有欠定盲声源分离理论进行了调研分析,并针对双麦克风盲声源分离理论展开研究;(3)对经典的双麦克风盲声源分离算法BLUES算法进行研究分析;(4)对现有的经典的先估计混合矩阵再估计源信号的“两步法”欠定双麦克风盲声源分离算法进行调研、分析研究和仿真验证;(5)对双麦克风情况下的两步法展开分析研究和仿真验证,并针对混合矩阵估计方法中现有的的单源点筛选算法存在的问题进行仿真分析和改进;针对源信号重建方法中的二值时频掩蔽方法、基于隶属度的重建方法、“最短路径法”等进行仿真验证并对结果进行对比分析,对其现有的缺点进行改进。