Resumo-Abordagens clássicas de separação de fontes como as baseadas em Análise por Componentes Independentes e Análise por Componentes Esparsas são amplamente difundidas e, dependendo da aplicação, retornam bons resultados. Entretanto, no estudo de separação de sinais de áudio, explorar características em outros domínios pode trazer melhores resultados. Transformar sinais de áudio em espectrogramas faz com que estes possam ser interpretados como imagens e, portanto, utilizar técnicas de processamento de imagens pode trazer novas perspectivas ao problema. Nesse trabalho, baseando-se em métricas associadas à nitidez de imagens, avaliamos o uso da Variação Total do espectrograma no problema de separação cega de fontes, e os resultados preliminares indicam que a ferramenta pode ser útil para a construção de uma nova abordagem para recuperação dos sinais.Palavras-Chave-Variação Total, Índice de Nitidez, Nitidez de Espectrogramas, Extração Cega de Fontes.Abstract-Classical approaches to source separation such as those based on Independent Component Analysis and Sparse Component Analysis are widespread and, depending on the application, yield good results. However, in audio signal separation study, exploring features in other domains may yield better results. Turning audio signals into spectrograms causes them to be interpreted as images, therefore using imaging techniques can bring new perspectives to the problem. In this work, based on metrics associated with image sharpness, we evaluated the use of the Total Variation of the spectrogram in the problem of Blind Source Separation, and the preliminary results indicate that the tool can be useful for the construction of a new approach for signal recovery.