Объектом исследования являются искусственные нейронные сети. Предметом исследования – их применение в задаче слепого разделения источников звука в монофоническом аудиосигнале. Цель работы – разработка алгоритма слепого разделения источников звука в монофоническом музыкальном аудиосигнале с использованием искусственных нейронных сетей. На основе экспериментального исследования разработана архитектура свёрточной нейронной сети для разделения источников звука. Осуществлена реализация разработанной архитектуры. Проведена оценка эффективности разработанного алгоритма.

The object of the study are artificial neural networks. The subject of the study is an application of them for blind audio source separation of monophonic musical audio signal. Objective – development of an algorithm for blind audio source separation of a monophonic musical audio signal based on artificial neural networks. Based on an experimental study, a convolutional neural network architecture was developed to separate sound sources. The developed architecture was implemented. The effectiveness of the developed algorithm has been evaluated.