一般に，ICAに基づく従来BSS法は， 複数の音源信号が混在する観測信号から各音源信号を モノラル信号として出力するものであり，また その分離信号は任意のスペクトル歪みを有していた． よって，従来手法においては， 各音源信号の方位感，定位感や残響感などの空間的性質が欠落するという 重大な欠点があった． このような問題点により， バイノーラル信号処理や高忠実度な 音場再現システムに従来BSS法を適用することは困難であった．
前述の本質的な問題点を解決するために， 観測信号をモノラル信号ではなくマイクロホン位置で観測される SIMOモデルに基づく信号に分解するSIMO-ICAを提案する． このSIMO-ICAは，複数のICAとfidelity controllerから成り， 各ICAは分離システム全体の音質制御のもとで並列に実行される． 本提案法においては，fidelity controllerとして， 最小二乗型および情報幾何型規範の2種類の規範を導入する．
実環境下における音情景分解実験により，提案法は従来法と同程度の分離性能を 有しながら，分離信号の品質を著しく改善することが確認された． 特に，情報幾何理論に基づくfidelity controllerを用いた場合には， より安定なICAの学習を行うことができ， かつその分離品質も優れていることが分かった．