语音分离（Speech Separation）是一种音频信号处理技术，旨在从混合了多个声源的复杂音频信号中分离出单个说话者的语音成分。该技术通过算法或深度学习模型识别并提取特定说话者的声音，以应对嘈杂环境中的干扰，从而提升语音识别系统的准确性和可懂度，其核心方法包括盲源分离和基于深度学习的时域处理等。
在AI产品开发的实际落地中，语音分离技术被广泛应用于智能音箱、语音助手和远程会议系统等产品场景，例如在噪声环境下精准捕捉用户指令，显著改善用户体验；随着深度学习模型如Conv-TasNet的演进，该技术正朝着实时处理和更高分离精度的方向发展，为AI产品的可靠部署提供了关键技术支撑。
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