在现代声学研究领域，环境声学作为一门重要的分支，涵盖了声音在不同介质中的传播特性及其与周围环境的相互作用。其中，声源定位技术是该领域中的核心课题之一，其主要目标是通过接收器阵列获取的声音信号，准确判断声源的位置信息。随着人工智能、信号处理和传感器技术的快速发展，声源定位技术在军事、安防、智能语音系统、医疗监测等多个领域得到了广泛应用。

传统的声源定位方法主要依赖于时延估计（TDOA）和波束成形（Beamforming）等技术。其中，时延估计通过分析多个麦克风接收到的信号之间的时间差，计算出声源相对于接收器的位置；而波束成形则利用空间滤波技术增强特定方向上的信号强度，从而实现对声源方向的识别。这些方法在理想环境下表现良好，但在复杂噪声环境中，定位精度往往会受到严重影响。

近年来，随着机器学习和深度学习技术的引入，声源定位方法逐渐从基于物理模型的算法向数据驱动型模型转变。例如，基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的模型能够有效提取声音信号中的特征，并在非理想条件下实现更稳定的定位效果。此外，多模态融合技术也被广泛应用于声源定位中，结合视觉、惯性导航等信息，进一步提升系统的鲁棒性和准确性。

在实际应用中，环境声学中的声源定位技术还面临着诸多挑战。例如，在室内环境中，混响和回声会显著干扰定位结果；而在户外场景中，风噪、交通噪声等因素也会对信号质量造成影响。因此，如何在复杂声场中实现高精度、实时性的声源定位，仍是当前研究的重点方向之一。

未来，随着传感器技术的进步和计算能力的提升，声源定位技术将朝着更高智能化、更小型化和更低成本的方向发展。同时，跨学科的融合也将为这一领域带来更多的创新可能，推动环境声学在更多应用场景中的落地与普及。