物理モデルと深層学習を組み合わせた近接／遠方音源分離手法について，実機マイクアレーを想定したシミュレーションにより，実環境実験に向けたT-Fマスク推定モデルの検討と音質評価実験を行った．深層学習による音源分離ではディープニューラルネットワークや長短期記憶ユニット（LSTM）を用いて，混合音から求めた音響特徴量から時間-周波数(T-F)マスクを推定する．本論文では球面調和関数展開に基づく近接音分離法により，低周波数領域の近接／遠方音を推定し，これを音響特徴量に加える．従来のLSTMによるT-Fマスク推定手法と比べて分離音声の音質を向上し，実環境を想定した条件下での提案法の有用性を示した．