Neuere Fortschritte im Bereich des Deep Learning haben zu erheblichen Verbesserungen bei Sprachsegmentierungsmodellen geführt. Trotz ihres Erfolgs und ihrer zunehmenden Anwendbarkeit wurden bisher nur wenige Bemühungen unternommen, die zugrundeliegenden Prinzipien zu analysieren, die diese Netzwerke lernen, um die Segmentierung durchzuführen. In dieser Studie untersuchen wir die Rolle der Harmonizität an zwei führenden Deep Neural Network (DNN)-basierten Modellen – Conv-TasNet und DPT-Net. Wir bewerten ihre Leistung an Mischungen natürlicher Sprache im Vergleich zu leicht manipulierten, inharmonischen Sprachsignalen, bei denen die Harmonischen leicht frequenzgestört (frequency jittered) sind. Wir stellen fest, dass die Leistung erheblich abnimmt, wenn nur eine Quelle leicht harmonisch gestört ist: bereits eine kaum wahrnehmbare 3%-ige Harmonik-Störung verschlechtert die Leistung von Conv-TasNet von 15,4 dB auf 0,70 dB. Die Schulung des Modells auf inharmonischen Sprachsignalen behebt diese Empfindlichkeit nicht, sondern führt stattdessen zu einer schlechteren Leistung bei natürlichen Sprachmischungen, was die Inharmonizität zu einem wirksamen adversariellen Faktor in DNN-Modellen macht. Zudem zeigen zusätzliche Analysen, dass DNN-Algorithmen sich deutlich von biologisch inspirierten Algorithmen unterscheiden, die sich primär auf zeitliche Hinweise stützen und nicht auf die Harmonizität zur Sprachsegmentierung.