语音是人们最重要的交流方式之一。由于日常生活环境中噪声的存在,以及信道传输损失等等因素,语音质量往往会受到影响,我们所接收到的语音中所包含的信息也会大打折扣,因此如何从带噪语音中分离出干净的语音,与人们的日常生活息息相关。故语音分离技术成为语音信号处理中一个重要研究方向。在过去的几十年中,传统的语音分离方法已经有了丰富的研究,例如谱减法,维纳滤波法等。但是传统的语音分离方法对语音和干扰的特性所做的一些假设,在实际生活中可能并不能得到满足,因此也使得其在实际应用场景中的效果大打折扣,比如会使得分离出的语音带有"音乐噪声干扰"等。近年来听觉场景分析这一方法也越来越多地得到人们的重视和研究。该方法受人耳听觉处理系统的启发,通过对语音提取出有效的"场景线索"来进行语音的分离。而基于计算机软件来实现对语音的场景分析和分离方面的研究也方兴未艾。但是目前基于分类神经网络的听觉场景分析方法,虽然能够有效地提高分离后语音的信噪比,但是却没有很好地保证语音的听感,使得语音存在一些不连续性的问题。为此,在本文中,我们重点研究了如何利用深度神经网络来进行语音分离,并改善听感上的不自然的缺点;并基于计算听觉场景分析理论,针对双耳通道语音信号提取出有效的"场景线索",提高模型在带噪环境下的分离性能;通过对人耳听觉计算模型的探索,在听觉皮层感知域层面提取出具有模拟人耳听觉特性的特征,改善语音分离效果。首先,我们提出了一种基于回归神经网络的双耳通道语音分离方法。与分类神经网络进行时频单元的分类和重组不同,我们利用神经网络强大的信息提取和建模能力,直接从输入的带噪语音中估计出干净的目标语音。通过选择网络的学习目标以及最小化均方误差的准则,使得最终估计出的语音特征在时域和频域上都保留了很好的连续性和自然度。实验结果表明基于回归神经网络的分离方法能很大程度地提升分离后语音的听感。其次,在回归模型的基础上,基于听觉场景分析理论,我们提出了一种基于对数能量谱的双通道特征表示方法。在传统的对数能量谱特征上,我们针对双耳通道信息的特点,设计了基于频点和时间的全频带互能量差异性特征和低维度的全局互能量差异性特征。为了使特征在包含足够信息量的同时不至于因维度过高而引入过多参数,我们设计了子频带互能量差异性特征。实验结果表明我们设计的双通道能量差异性特征有效地利用了双耳通道信息,较好地提升了分离效果,且基于子频带互能量差异性特征的系统性能更优。最后,通过对听觉计算模型领域的学习,我们提出了基于听觉皮层时频感知域特征的语音分离方法。通过对已有的数学模型的研究,我们针对双耳通道语音设计了模拟时频感知域特性的二维滤波器。此外针对时频感知域特征的维度过高问题,我们提出并采用了多种特征降维方式。比如单通道中的频域平均的方法和主成份分析的方法。在提取双通道"线索"时,我们设计了时频感知域能量差特征,并使用了全局加权和和分区加权和的降维方式。使得双通道特征在尺度组合上能达到最优,另外还设计了分频带加权和方法,使得双通道特征在尺度组合上和不同频带上都能达到最优。通过模型对加权系数的学习,我们最终得到了一套有效的降维的时频感知域能量差特征。实验结果表明自动学习的特征组合方式能更有效地提升模型的分离效果。