Les assistants vocaux font partie de notre vie quotidienne. Leurs performances sont mises à l'épreuve en présence de distorsions du signal, telles que le bruit, la réverbération et les locuteurs simultanés. Cette thèse aborde le problème de l'extraction du signal d'intérêt dans de telles conditions acoustiques difficiles en localisant d'abord le locuteur cible puis en utilisant la position spatiale pour extraire le signal de parole correspondant. Dans un premier temps, nous considérons la situation courante où le locuteur cible prononce un mot ou une phrase connue, comme le mot de réveil d'un système de commande vocale mains-libres. Nous proposons une méthode afin d'exploiter cette information textuelle pour améliorer la localisation du locuteur en présence de locuteurs simultanés. La solution proposée utilise un système de reconnaissance vocale pour aligner le mot de réveil au signal vocal corrompu. Un spectre de référence représentant les phones alignés est utilisé pour calculer un identifiant qui est ensuite utilisé par un réseau de neurones profond pour localiser le locuteur cible. Les résultats sur des données simulées montrent que la méthode proposée réduit le taux d'erreur de localisation par rapport à la méthode classique GCC-PHAT. Des améliorations similaires sont constatées sur des données réelles. Étant donnée la position spatiale estimée du locuteur cible, la séparation de la parole est effectuée en trois étapes. Dans la première étape, une simple formation de voie delay-and-sum (DS) est utilisée pour rehausser le signal provenant de cette direction, qui est utilisé dans la deuxième étape par un réseau de neurones pour estimer un masque temps-fréquence. Ce masque est utilisé pour calculer les statistiques du second ordre et pour effectuer une formation de voie adaptative dans la troisième étape. Un ensemble de données réverbéré, bruité avec plusieurs canaux et plusieurs locuteurs --- inspiré du célèbre corpus WSJ0-2mix --- a été généré et la performance de la méthode proposée a été étudiée en terme du taux d'erreur sur les mots (WER). Pour rendre le système plus robuste aux erreurs de localisation, une approche par déflation guidée par la localisation (SLOGD) qui estime les sources de manière itérative est proposée. À chaque itération, la position spatiale d'un locuteur est estimée puis utilisée pour estimer un masque correspondant à ce même locuteur. La source estimée est retirée du mélange avant d'estimer la position et le masque de la source suivante. La méthode proposée surpasse Conv-TasNet. Enfin, le problème d'expliquer la robustesse des réseaux de neurones utilisés pour calculer les masques temps-fréquence à des conditions de bruit différentes. Nous utilisons la méthode dite SHAP pour quantifier la contribution de chaque point temps-fréquence du signal d'entrée au masque temps-fréquence estimé. Nous définissons une métrique qui résume les valeurs SHAP et montrons qu'elle est corrélée au WER obtenu sur la parole séparée. À notre connaissance, il s'agit de la première étude sur l'explicabilité des réseaux de neurones dans le contexte de la séparation de la parole.