where \(Y\)  is the mixture signal, \(X_s\)  is the signal from source \(s\) , \(|X(t, f)|\)  is the STFT magnitude of signal \(X\)  for time frame \(t\)  and frequency bin \(f\) , \(\theta _y\)  and \(\theta _s\)  are the phases of the mixture and source \(s\) .
For speech separation, permutation invariant training (PIT) [1]} is utilized to address the speaker permutation problem.

где \(Y\) - смешанный сигнал, \(X_s\) - сигнал от источника \(s\), \(|X(t, f)|\) - абсолютное значение ДПФ (Дискретное Преобразование Фурье) сигнала \(X\) для временного окна \(t\) и частотного бина \(f\), \(\theta _y\) и \(\theta _s\) - фазы смешанного сигнала и источника \(s\).

Для разделения речи применяется метод перестановочно-инвариантного обучения (PIT) [1], чтобы решить проблему перестановки дикторов.