Separacja źródeł to rozróżnienie wielu źródeł w sygnale w celu umożliwienia wybrania jednego lub większej liczby przy jednoczesnym odrzuceniu pozostałych. Ma to ważne implikacje dla rozwoju aparatów słuchowych, które pozwolą ludziom rozróżniać różne dźwięki w otoczeniu, takim jak impreza czy stacja kolejowa. Im więcej źródeł jest obecnych, tym trudniejsze może być wyczyszczenie sygnału w celu uzyskania znaczących danych. Aplikacje, w tym oprogramowanie do rozpoznawania mowy, również wykorzystują separację źródeł, aby zapewnić użytkownikom większą użyteczność.
Zjawisko to ilustruje tak zwany „problem cocktail party”. Ludzie w zatłoczonym pomieszczeniu często mają trudności z oddzieleniem niezliczonych dźwięków hałasu, w tym rozmawiających ludzi, muzyków, kroków i innych źródeł dźwięku. W przypadku osób dobrze słyszących możliwe jest przeanalizowanie i skupienie się na konkretnym głosie, na przykład na pojedynczym mówcy. Osoby niedosłyszące mogą mieć problemy z separacją źródeł i mogą potrzebować pomocy, takiej jak aparaty słuchowe, aby poruszać się po zatłoczonych, hałaśliwych przestrzeniach.
Aparaty słuchowe nie tylko zwiększają głośność, aby wszystko było lepiej słyszalne. Przekazują również sygnały do przetwarzania słuchowego przed skierowaniem ich do ucha. Potrzebują technologii separacji źródeł, aby rozdzielić różne dźwięki w pomieszczeniu i określić, który słuchacz najprawdopodobniej będzie chciał usłyszeć. Na przykład głos kogoś w pobliżu powinien mieć wyższą rangę niż rozmowa w innej części pokoju.
Jeśli aparaty słuchowe nie są dobrze zaprogramowane, ich noszenie może być bardzo niewygodne. Mogą generować plątaninę hałasu bez jednego znaczącego sygnału i mogą uniemożliwić ludziom słyszenie tego, co się wokół nich dzieje. Złe przetwarzanie sygnału może skłaniać ludzi do wyłączania swoich pomocy dla wygody, co w pierwszej kolejności niweczy cel ich noszenia. Rozwój zaawansowanej technologii separacji źródeł pozwala na większą precyzję w projektowaniu aparatów słuchowych, aby wydobyć głosy i wyciszyć inne dźwięki.
Różnych algorytmów separacji źródła można używać nie tylko w aparatach słuchowych, ale także w innych urządzeniach przetwarzających dźwięk. Na przykład systemy rozpoznawania mowy muszą być w stanie wyciągnąć głosy z dźwięków tła. Muzycy pracują z separacją źródeł, aby oczyścić nagrania. Przywracanie starych nagrań może również obejmować przetwarzanie sygnału w celu wydobycia znaczących dźwięków, jak trębacz w zespole jazzowym, i wyciszenia niechcianego hałasu, jak kelnerka upuszczająca szklankę.