混和訊號源分離是一個重要的研究課題，過去時頻域的方法有所侷限。
 我們的方法將混合訊號直接在時域作為輸入資料處理的方法，以避免過去方法沒有考慮相位(Phase)的部分,   我們的時域混和訊號分離架構並具有輕量、低延遲、高效的重要特性。

採用純時域資訊作為輸入，以多尺度一維卷積類神經網路作為骨幹，結合空洞空間卷積池化金字塔的端到端一維訊號分離類神經網路架構。此外，以空間轉深度和深度轉空間方法替代傳統上採樣方法的類神經網路結構。

只要是語音辨識或語音強化應用的商業產品，都可以使用本技術來提升效能。商業用途例子如下：
1.	智慧型手機。
2.	物聯網。
3.	穿戴式裝置。
4.	智慧家庭。
5.	智慧電動車。
6.	智慧機器人。
7.	助聽器。