声源定位技术是语音信号处理领域的重要组成部分,受到研究者的广泛关注。对于麦克风阵列声源定位的研究主要集中在大孔径的固定阵列上,但近年来随着消费电子的发展,无线耳机、AR眼镜等带有小型麦克风阵列的嵌入式设备越来越普及,其采样率有限、孔径小、阵列间距不固定等特点导致了声源定位的精度有限,影响了实际的使用体验。为了解决上述问题,本文针对无线耳机设备的特点,搭建双麦克风阵列模型,对声源定位问题展开研究,提出了一种改进的时延估计算法和一种基于几何解算的阵列校准算法,利用提出的改进算法设计并实现了双麦克风阵列声源定位硬件系统。针对采样率有限、孔径小的问题,本文在GCC-PHAT的方法基础上提出一种改进的时延估计算法,通过引入局部的三次样条插值,对广义互相关函数进行二次峰值搜索,提高了低采样率下的时延估计精度,从而提高声源定位的精度。相比于传统TDOA算法,在相同条件下的平均时延估计误差降低了87%,平均定位误差降低了56%,而算法总耗时仅增加0.011ms,满足实时性需求。针对阵列间距不固定的问题,本文提出一种基于几何解算的校准算法,在时延估计的方法基础上选用两组特定的麦克风进行几何解算,解算过程中对子阵列内部麦克风的固定间距值加以利用的同时,避开了其误差相对较大的时延估计值,提高了几何解算的精度。相比于现有文献中的校准算法,在相同条件下的平均校准误差降低了51%。基于Xilinx FPGA平台实现了双麦克风阵列声源定位系统。针对MEMS数字麦克风设计了预处理模块和数字滤波器模块,结合本文提出的改进算法设计了时延估计和几何解算模块。结果表明,本文设计的硬件系统各项资源利用率均低于10%,在48MHz系统时钟下的电路总功耗为0.241W,完成一帧计算的时间为0.29ms;在无混响的室外环境下,阵列校准的平均误差小于1cm,声源定位的平均误差小于4°。