得益于人工智能技术的快速发展和语音交互市场的火热,麦克风阵列在近几年逐渐兴起;并被广泛应用于语音识别及控制、车载系统等领域。麦克风阵列作为一种物理接口,其对语音信号的增益有限,且要实现其它功能,比如对语音信号进行增强,还需要其它算法与其配合。声源定位技术近年来已经受到关注,并吸引了大量的科研人员对其进行研究。传统的声源定位系统具有体积大、实时性差、所采用的声源定位算法抗噪性差等缺点,为提高声源定位系统的准确性,还需要进行更深、更广泛的研究。本文以数字麦克风阵列为基础,对麦克风阵列的结构、声源定位算法以及语音信号的解码方法等进行了研究,具体内容如下:（1）实际采集到的语音信号含有噪声,这将对语音信号的处理结果造成很大的影响,因此要对其进行预处理。本文对常用的语音信号预处理方法进行了介绍和仿真,以常规波束形成算法为基础,对四种常用的麦克风阵列的性能进行了仿真分析。基于仿真结果,本文以矩形麦克风阵列为研究对象,并推导了四元矩形麦克风阵列的声源定位公式。（2）在声源定位算法方面,以phat函数加权的广义二次互相关算法为基础,为降低噪声对算法性能的影响,对phat函数进行了改进,并分析了以改进的phat函数加权的广义二次互相关时延估计定位算法在不同信噪比下的时延估计精度。计算结果表明,改进后的算法在稳定性和抗噪性方面都有所提升。之后将改进的广义二次互相关算法与常规波束形成算法相结合,提出了一种搜索区域划分的波束形成算法,并对其定位的实时性进行了理论分析。结果表明,该算法相比于常规波束形成算法,计算耗时大大降低。（3）以FPGA为基础,完成了四元矩形麦克风阵列的数据同步采集、打包和发送。由于本文所采用的数字麦克风输出的语音信号为PDM编码,此语音信号不能被播放器直接播放,本文研究了基于FPGA的PDM语音信号的解码方法,并在Modelsim下进行了仿真,验证了其在FPGA上实现的可行性。（4）以理论仿真为基础,搭建了声源定位系统并进行了相关实验。研究结果表明,所设计的改进phat函数加权的广义二次互相关时延估计定位算法相比于传统时延估计定位算法具有更好的抗噪性,所提出的搜索区域划分的波束形成算法计算耗时小,能满足声源定位系统在日常使用时对实时性的要求。