盲源分离 (BSS) 通过从混合音频信号中分离出独立的声源，从而改善音频匹配，从而能够更清晰地分析目标内容。音频匹配依赖于识别录音中的特定特征（例如，频谱模式、节奏），但当多个声音重叠时，这些特征可能会被模糊。 BSS 算法，例如独立成分分析 (ICA) 或非负矩阵分解 (NMF)，将混合信号分离为不同的源，而无需事先了解其特性。 通过隔离目标音频（例如，从背景音乐中分离人声），BSS 减少了干扰，使特征提取更加准确。 这直接提高了匹配系统的可靠性，匹配系统依赖于干净的输入来与参考数据库进行比较。
例如，在 Shazam 等音乐识别应用中，BSS 可以隔离在嘈杂环境中（例如，拥挤的咖啡馆）播放的歌曲，从而使系统能够在嘈杂的环境中匹配歌曲。 同样，在语音助手中，BSS 将用户的声音从重叠的声音（例如，电视噪音）中分离出来，从而在将查询与命令匹配之前提高语音识别的准确性。 另一个用例是法庭音频分析，其中 BSS 从录制的对话中的背景干扰中隔离说话者的声音，从而能够更清晰地进行声纹匹配。 这些场景突出了 BSS 如何充当预处理步骤来细化输入数据，从而确保后续匹配算法在最相关的信号上运行。
从技术角度来看，BSS 通常采用时频变换（例如，短时傅里叶变换）将混合信号分解为可以进行统计分离的分量。 例如，ICA 假设源是统计独立的，而 NMF 则利用声谱图的加性特性。 开发人员可以使用 Python 的 librosa 或 MATLAB 的工具箱等库来实现 BSS，将其集成到特征提取（例如，MFCC）之前的音频管道中。 然而，仍然存在挑战：BSS 性能取决于麦克风的数量、声源的接近程度和计算约束。 实时应用可能需要优化的算法来平衡分离质量和延迟。 尽管存在这些权衡，但 BSS 仍然是提高复杂声学环境中音频匹配鲁棒性的关键工具。