本文探讨了智能城市中声源分离的挑战，特别是在有限训练数据下的复杂声景分析。提出的量子启发式遗传算法（p-QIGA）利用量子信息理论，显著提升了声源分离的有效性，实验结果显示其在噪声环境中表现优异，具备良好的抗干扰能力。

本文提出了一种结合物理和机器学习的新框架，用于分析声学信号。该框架利用贝叶斯推断、神经物理模型和非线性最小二乘法，有效推断室内冲激响应，并介绍了多种去混响和声源分离的方法，展示了在不同声学条件下的优越性能。