基于深度学习的混合音频信号分离方法及系统

本发明涉及音频处理技术领域，提供了基于深度学习的混合音频信号分离方法及系统，包括：获取混合音频数据，根据混合音频数据在时域和频域上的表现来获取混合音频信号数据中的音源的多样性，然后根据盲源分离的方法对混合音频信号中的不同音源成分进行独立性和偏预期性分析，根据音源多样性和盲源分离的偏预期性来获取混合音频信号数据中的噪声干扰强度，最后得到混合音频数据的噪声干扰补偿值，然后对混合音频信号进行提纯，获取干净的混合音频数据，将干净的混合音频数据输入预先训练好的深度学习模型，得到第一混合音频数据对应的音频数据分离结果。这样，有效提高了混合音频信号分离的精度和准确性。