随着人工智能的快速发展,声源定位在智能机器人、语音信号处理等研究领域成为热门的课题。定位的高实时性与精确性使得其在诸多方面都将发挥着至关重要的作用。麦克风数量的增加理论上可以提高定位精度,但随之计算量的增加对实时性提出了巨大的挑战。另外,对于不同距离下的声源,计算中近场模型或远场模型的选择也给定位带来较大误差。针对多麦克风阵列定位的实时性,本文选择五元十字麦克风阵列,提出了以FPGA为处理平台,充分发挥了FPGA并行处理的优势,用Verilog编写FPGA的IP核,实现数据的解算,以达到高实时性。在实际计算时,对声场的远场模型和近场模型进行了研究。对于远场源的声源的定位,常采用的MUSIC算法,实现对目标声源方位角和俯仰角的确定。然而,由于外界因素较为复杂,常出现峰值不明显或多个峰值情况。为解决这个问题,提出了信号处理过程中的时域泛化技术,用此技术来消除幅度值的影响。通过MATLAB建模并进行并仿真,验证了此种方法的有效性。其次,针对声场模型的盲适配问题,本研究提出了一种自适应于远场源、近场源的融合定位方法。这种方法对同一声源,通过比较在远场、近场两种模型计算结果的方差,判断声源的模型,根据所对应的模型,进行二次声源定位,在复杂度相同条件下增加了定位的准确性。最后,搭建了声源定位软硬件系统模型,自制了音频采集模块,在基于ZYNQ-7000硬件平台上,用Verilog语言编写了底层IP核,用C语言编写了上层的控制程序。实验结果表明,通过此改进的方法,定位系统误差降低三倍以上,而且克服了声源定位须确定场源才能定位的情况。