声源定位是一门涉及心理声学、听觉生理学、人工智能等多个学科的综合性研究领域,广泛应用于机器人听觉、军事、智能驾驶、医疗器械等领域,目前,声源定位的方法主要为麦克风阵列法。人和哺乳动物仅依据双耳所得信息,便可对声源的方位进行判断,这是由于其内部生理结构可以有效的提取声源定位所需信息,因此,以双耳听觉机制为研究对象,提出了一种移动声源定位方法,主要内容如下:（1）设计并制作了基于双耳听觉机制的声源定位实验系统。该系统主要由人工头、声传感器、数据采集和步进电机组成,可以进行双耳声信号的同步实时采集。（2）研究了头相关传输函数的测量原理、测量流程和计算方法,提出了基于相对头相关传输函数的声源定位方法并得出相对头相关传输函数与距离、方位角之间的关系。根据声源定位机理,并结合人耳耳蜗基底膜的带通滤波作用,提出了分频带的耳间时间差和强度差的定位线索提取方法,筛选出定位线索的敏感频带,并选取敏感频带内的定位线索进行后续的定位。（3）提出了声源的瞬时方位的识别算法,结合定位线索对声信号入射方位进行判断。对于语音信号,定位之前需要对其进行预处理,减少噪声对定位性能的影响。定位时,为了消除耳间时间差的前后方位混淆问题并提高定位精度,将分频带时间差和强度差组合,作为声源定位的组合特征,并结合支持向量机算法,进行声源瞬时方位的识别。（4）在声源瞬时方位识别的基础上,研究了间歇性移动声源与连续性移动声源的方位识别算法。其中,对于连续性移动声源,受背景噪声影响较大,提出了基于短时傅立叶变换的声信号提取方法,分析声信号与稳态噪声出现的时间段,分段提取声信号并使用高通滤波消除稳态噪声的影响,提高声源定位精度。（5）研究了基于听神经振荡网络的声信号提取方法,实现了连续性移动声源中的声信号与噪声分离。在没有背景噪声的影响下,判断纯净声信号的移动方位,进一步提高了声源识别准确率。