Dans cet article, nous présentons une méthode de séparation de sources acoustiques basée sur la factorisation en matrices non-négatives (NMF). Nous introduisons une méthode de régularisation pour améliorer la qualité de la séparation dans des situations où des sources sont masquées. Nous appliquons cette méthode à un corpus de bruits large bande de turbomachines simulés, où se superposent les bruits de soufflante amont, aval, de combustion et de jet. Les résultats montrent qu’un a priori sur la forme spectrale de la source masquée permet à la régularisation d’améliorer significativement les résultats.