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有源噪声分离的主要目标是将混合信号分解成原始源信号和噪声信号两部分。为了实现这个目标，需要利用混合信号中原始源信号与噪声信号之间的某种统计特性或其他属性进行区分。

传统的有源噪声分离方法包括基于滤波器的方法、基于独立成分分析（ICA）的方法和基于混合模型的方法等。这些方法在特定条件下能够取得一定的分离效果，但也存在一些局限性。例如，基于滤波器的方法需要事先对源信号和噪声信号的频率特性有一定的先验知识；而ICA方法则对源信号之间的独立性假设较为严格。

近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度神经网络的方法在有源噪声分离领域取得了显著进展。这些方法主要利用深度神经网络来学习源信号与噪声信号之间的映射关系，并通过优化损失函数来小化分离误差。基于深度神经网络的方法通常具有更好的分离效果和更广泛的适用性。

对于有源噪声分离任务，除了选择合适的算法和模型之外，还需要考虑一些其他因素。例如，选择合适的特征表示方式可以提高分离效果；同时，尽量获取多样性和丰富性的训练数据也是提高算法性能的重要一环。