双人混合语音分离旨在从混合语音信号中分离出两个说话人的语音，是语音识别、智能会议等领域的关键技术。

本文首先介绍了语音分离的背景及意义，阐述了双人混合语音分离的研究难点，包括特征提取、聚类算法选择和分离模型优化等方面。

其次，对语音信号的基本特征、分离评价指标以及常见的双人混合语音分离方法进行了综述，并重点介绍了基于聚类的分离方法，分析了其优缺点。

最后，展望了基于聚类的双人混合语音分离方法的未来发展趋势，指出深度学习和多模态信息融合等方向将成为研究热点。

关键词：双人混合语音分离；聚类分析；特征提取；分离模型；深度学习

随着人工智能技术的飞速发展，语音信号处理作为人工智能领域的重要分支，在人机交互、智能家居、自动驾驶等领域展现出巨大的应用潜力。

语音分离，旨在从混合语音信号中分离出各个声源的语音，是语音信号处理中的重要研究方向。

在实际应用场景中，例如多人会议、鸡尾酒会等，我们常常接收到的是多个说话人语音混合的信号。

如何有效地从这些混合语音信号中分离出目标说话人的语音，成为了语音识别、语音合成、说话人识别等技术的重要前提。

双人混合语音分离是语音分离领域中的一个重要分支，其目标是从混合语音信号中分离出两个说话人的语音。