語音是人類交流的最重要媒介，而多數(shù)語音出現(xiàn)在噪聲環(huán)境之中。聽力正常的人可以不受噪聲干擾，而聽力障礙者和語音識別系統(tǒng)都難以處理混有噪聲的語音，這就需要語音分離處理。語音分離是一個去除語音中噪聲的過程，也就是將目標語音從背景噪聲中分離出來的過程。計算聽覺場景分析（Computational Auditory Scene Analysis， CAS A）理論分析了人類完成語音分離任務(wù)的過程，研究了語音信號的表示方法，提出了完成語音分離任務(wù)的計算目標。根據(jù)計算聽覺場景分析，來完成語音分離任務(wù)將是一個很有前景的研究方向。目前，根據(jù)計算聽覺場景分析理論，研究者們將語音分離任務(wù)視為一個兩類分類問題，對每一個語音分離單位（時間-頻率單元，Time-Frequency unit， T-F unit）做出分類決策，判斷其是屬于噪聲的一類還是屬于目標語音的一類。當前研究者提出的方法是在分類時使用復(fù)雜特征，并且都是一次處理一個語音分離單位。而這些復(fù)雜特征的提取是十分耗時的，加之一次只處理一個單位，使得整個過程的時間復(fù)雜度變得很高。這就極大地限制了計算聽覺場景分析方法的應(yīng)用，比如，這些方法就難以應(yīng)用在像助聽器這樣的資源受限且要求實時處理的設(shè)備中。 基于當前語音分離方法的不足，針對“使用復(fù)雜特征”和“一次處理一個單位”這兩個使整個語音分離過程時間復(fù)雜度很高的因素，本文通過使用簡單特征，簡化了特征提取步驟，減小了計算量，而且我們提出的方法可以成批次地生成計算結(jié)果，從而加快了整個語音分離過程的速度。 除此之外，為了進一步提高語音分離系統(tǒng)的分類準確率，我們使用了層疊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Stacked Neural Network）模型。該模型可以刻畫復(fù)雜的函數(shù)關(guān)系，它將多個簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型一層層疊起來，并將下層網(wǎng)絡(luò)的輸出作為上層網(wǎng)絡(luò)輸入的一部分，這樣上層網(wǎng)絡(luò)的工作可以在下層網(wǎng)絡(luò)工作的基礎(chǔ)上完成，那么隨著層疊網(wǎng)絡(luò)層次的增多，準確率也能夠逐步地得到提升。同樣，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Network）模型是一個包含有多個隱層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它也可以刻畫復(fù)雜的函數(shù)關(guān)系，但層疊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更高的靈活性，這種靈活性可以使我們在訓(xùn)練過程中加入指導(dǎo)信息，進而影響訓(xùn)練進程，可以進一步提升語音分離系統(tǒng)的性能。所以，本文使用層疊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而不是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 我們將本文提出的方法與已知的性能最好的——基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機的方法在相同的實驗數(shù)據(jù)集上做比較，我們的方法不僅在準確率方面上略有優(yōu)勢，而且在處理速度上有大幅提升，可以使整個語音分離處理過程實時完成。