多声源定位研究的关键技术是多声源的分离，多声源分离问题源于著名的“鸡尾酒会效应”，即在复杂的混合声音中，人类能有效地分离出说话人的声音。因此，混合声音分离一直是一个重要的研究课题。 声音分离的研究在声音通信、声学目标检测等方面都有着重要的理论和实用价值。特别是将声源分离技术应用到机器智能中，让机器具有智能的听觉，实现声源定位、确定说话人个数等方面更具有重要的研究前景。目前，这方面的研究主要有听觉场景分析（Auditory Scene Analysis，ASA）和盲信号分离(Blind Signal Separation，BSS) 两类方法。 本文提出了一种基于空间定位的混合声音分离方法。根据声源的空间位置进行多声源的分离，首先实现了空间定位实验，对两只耳朵所接收的信号进行互相关操作，再在傅里叶变换后的频域中进行加权处理，得到互相关的峰值，实现声源的空间定位。进而根据鸡尾酒会效应，即人耳能够在嘈杂的环境中将自己感兴趣的语音提取出来，基于人耳这样的特性，提出了这样一种方法：将混合的声音流通过傅里叶变换，得到频域内的信号，在频域内实现两信号的分离，再傅里叶反变换得到原来的两个时域信号，然后根据上面的互相关操作确定它们各自的空间位置。实验结果表明，本文所提出的基于声源空间定位的混合声音分离方法是十分有效的。