标题中的“听觉信号盲分离的混合粒子群优化算法”是指一种应用于音频信号处理领域的优化技术，特别是针对听觉信号的源分离问题。盲分离（Blind Source Separation, BSS）是信号处理中的一种技术，它试图在不知道原始信号的情况下，从混合信号中恢复出多个独立的源信号。在这种情况下，混合粒子群优化算法（Hybrid Particle Swarm Optimization, HPSO）被用来改进这一过程。
混合粒子群优化算法是一种结合了不同优化策略的进化计算方法，它是基于粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）基础之上进行改良的。PSO是由鸟群飞行行为启发的一种全局优化算法，通过模拟群体中的粒子（代表解）在搜索空间中的运动来寻找最优解。然而，基本的PSO算法在处理复杂问题时可能会遇到收敛速度慢和容易陷入局部最优的问题。
为了克服这些缺点，混合粒子群优化算法引入了自适应变异和个体退火操作。自适应变异策略允许粒子根据当前搜索状态动态调整其变异率，这样可以增加算法跳出局部最优的能力，提高全局搜索效率。而个体退火操作则借鉴了模拟退火算法（Simulated Annealing, SA），在搜索过程中引入一定的随机性，以防止算法过早收敛，有利于探索更广阔的解决方案空间。
文章中提到，HPSO与SA和基本PSO相比，不仅保留了简单易实现的优点，还通过自适应变异增强了寻找全局优秀解的能力，并提升了进化速度。通过仿真对比，HPSO在听觉信号盲分离的应用中表现出良好的分离效果，具有快速收敛和性能稳定的特点。
关键词中的“负熵”（Negentropy）通常在BSS中用来衡量信号源的独立程度或纯净度。在信号分离过程中，目标是最大化源信号的负熵，以减少混合信号之间的相互依赖性。
这篇文章主要介绍了一种针对听觉信号盲分离的优化算法——混合粒子群优化算法，该算法通过自适应变异和模拟退火机制提高了传统粒子群算法的搜索效率和全局优化性能。在实际应用中，这种改进的算法能有效地从混合音频信号中恢复出独立的源信号，且具有快速收敛和稳定性的优势。
