语音信号处理是传统而又新兴的现代化的一个研究领域,在语音信号处理方面,在众多学者的努力下取得了很大的进步和成就。特别是在语音增强领域、语音识别领域、声源定位领域研究广泛,并且逐渐地广泛应用于实际生活中,开发了众多实际应用的产品,对我们的生活实际作出了重大的贡献。其中的一项领域,声源定位技术,是近几年来的一个研究热点领域,通过近些年来的发展,声源定位技术发展为一种多方向、多方法的一种技术。但归根结底,它还是语音信号处理方向的一个实际技术。换句话说它是一个语音信号的处理过程。本文就此为出发点,主要研究室内声源定位的一种新方法。我们日常生活中的语音信号复杂,而且通常是非平稳、非线性的随机信号。特别是在一定局部室内环境里,反射、混响等相干噪声的干扰对于我们利用传统的信号处理方法具有很大的局限性和误差,本文为此利用一种基于希尔伯特-黄变换的方法对语音信号进行处理,结合时延估计、小波预处理方法建立室内二维麦克风阵列模型对室内声源进行定位。希尔伯特-黄变换这种方法是从信号本身出发,它是一种时频局部化分析的方法。自适应产生一种信号的固有基函数,并不是人为设定的。除此之外,在对我们所要处理信号的细节表达上相比其他信号处理方法更加精确和详细。基于此优点,在实际环境中处理信号能很好地将信号和干扰噪声相分离,从而很大程度上降低了室内混响对我们这个定位系统的精度影响。它这种特点对于处理非平稳、非线性语音信号具有很明显的优点。本文提出一种创新性方法,那就是基于希尔伯特-黄变换的时延估计定位算法,该算法的主要创新点是利用希尔伯特-黄变换中的一个重要方法-经验模式分解(EMD),通过该方法对采集到的语音信号进行分解,然后筛选出各个分量,这种分量定义为固有模态函数或者本征模函数(IMF),这种分量能充分表现语音信号的自身特性,具有自适应性。然后我们对得到的本征模函数分量采用小波软阈值去噪重构,最后结合互相关原理求得时延估计,利用几何插值方法得到声源的方位角度。通过实验,实现了对目标声源方向角的定位,验证了该方法的可行性。