تم اقتراح التجميع العميق (DPCL) من قبل فريق بحثي من مختبر أبحاث ميتسوبيشي إلكتريك وجامعة كولومبيا في أغسطس 2015.التجميع العميق: التضمينات التمييزية للتجزئة والفصل".

DPCL هو إطار عمل للتعلم العميق مُقترح لحل مشكلة فصل مصادر الصوت. عند تدريبه على خصائص الطيف من مزيج من مكبري صوت، واختباره على مجموعة من مزيج مكبرات الصوت غير المستخدمة في التدريب، يستطيع الإطار استنتاج دالة إخفاء تُحسّن جودة الإشارة بحوالي 6 ديسيبل. لا يتطلب DPCL تسميات فئات، مما يجعله قابلاً للتدريب على مجموعة واسعة من أنواع الأصوات.