In der vorliegenden Arbeit entwickelt der Verfasser ein System, das die Separierung eines Audiosignalgemisches erlaubt. Das entwickelte System zeichnet sich dadurch aus, dass für die Separierung eines Audiosignalgemisches keine Kenntnisse über die Zusammensetzung des Audiosignalgemisches notwendig sind. Für die Separierung eines Audiosignalgemisches wird lediglich angenommen, dass sich das Audiosignalgemisch aus harmonischen Quellen zusammensetzt. Das entwickelte System für die Separierung eines Audiosignalgemisches setzt sich aus drei Komponenten zusammen. Die drei Komponenten sind ein Mehrfachgrundfrequenzdetektor, ein Klassifikator sowie eine adaptive Filterbank. Der vom Verfasser entwickelte Mehrfachgrundfrequenzdetektor zeichnet sich durch seine geringe Komplexität im Vergleich zu anderen Mehrfachgrundfrequenzdetektoren aus. Gleichzeitig erreicht der entwickelte Mehrfachgrundfrequenzdetektor jedoch eine Richtigkeit und Genauigkeit, die vergleichbar mit dem Stand der Technik sind und die höchste Trefferquote. Der vom Verfasser entwickelte Klassifikator erlaubt die Zuordnung von Klängen zu Quellen ohne anfängliche Kenntnisse über die Charakteristik der Quellen. Stattdessen lernt der entwickelte Klassifikator während der Klassifikation die Charakteristiken der verschiedenen im Audiosignalgemisch enthaltenen Quellen zu unterscheiden und nutzt dieses erworbene Wissen für die weitere Klassifikation. Für die Filterung des Audiosignalgemisches verwendet der Verfasser Zeit-Frequenz-Masken, die auch im Stand der Technik eingesetzt werden. Jedoch verwendet der Verfasser erstmals das komplexwertige Spektrum des Audiosignalgemisches, das auf Basis der variabel-Q-Transformation berechnet wird und überwindet so bisherige Unzulänglichkeiten.weiterlesen