基于深度神经网络的双声道混响语音分离是一项深入研究语音信号处理领域的技术，其核心目标是通过深度学习算法来处理在混响条件下，从双声道输入中分离出目标语音。这项研究以深度神经网络（DNN）作为主要工具，它在信号处理和模式识别领域拥有广泛的应用。
深度神经网络（DNN）是一种模仿人类大脑神经网络结构和功能的人工智能模型，它由多个隐藏层构成，可以处理复杂的数据映射关系。在本研究中，DNN被用来建立从频谱特征和空间特征到训练目标的映射关系。频谱特征提取通常涉及将双声道输入转换为单一信号，这可以通过应用固定波束形成器来实现。波束形成器是一种常用的信号处理方法，它通过调整多个传感器接收信号的相位和幅度，以增强特定方向上的信号，从而抑制其他方向上的干扰。
除了频谱特征之外，本研究还提出了新的空间特征，这些特征用以补充频谱特征，更好地利用空间信息进行语音分离。在实际应用中，语音信号通常会因为物理空间表面的反射而产生回声，这种现象称为混响。混响条件下，目标语音与背景噪声在时间和频率上重叠，使得单声道分离成为一项挑战。因此，本研究采用双声道或多个麦克风来收集语音数据，利用目标语音和干扰源在物理空间不同位置这一特点，使用空间信息进行分离。
理想比率掩码（Ideal Ratio Mask, IRM）被用作训练目标。IRM是一种分离策略，它通过为每个频率分量指定一个比率来表示目标语音和背景噪声的相对能量，从而重建干净的语音信号。系统评估和比较表明，提出的系统在多源混响环境下实现了良好的分离性能，并且在性能上显著超越了现有的算法。
此外，研究还涉及了多个术语，如双耳语音分离（binaural speech separation）、房间混响（room reverberation）、深度神经网络（DNN）和波束形成（beamforming）。双耳语音分离指的是利用双耳麦克风输入进行语音分离的技术；房间混响是指语音信号在房间内反射后形成的回声现象；深度神经网络已在前面解释；波束形成是一种通过空间滤波技术增强特定方向声音的技术。
研究表明，在现实世界环境中，语音信号经常会受到其他并发声源及其在物理空间表面的反射声的影响而变得失真。在这样的环境中分离目标语音对于助听器设计、稳健的自动语音识别（ASR）以及移动通信等多个应用领域都极为重要。尽管经过数十年的研究，语音分离依然是一个相当大的挑战。本研究通过结合频谱特征和空间特征，利用监督学习的方式，对目标语音进行分离，有效地解决了这一问题。
