1.一种基于i-vector说话人识别的声源定位方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1：声源位于每个训练位置ri，i＝1,2,...K，麦克风阵记录下声源在该位置处发出的信号；

步骤2：利用记录下的混响信号，计算出互相关函数；

步骤3：由互相关函数生成特征向量y；

步骤4：对于每个训练位置ri，利用特征向量，计算出互相关函数PLDA模型的均值向量μ和固定维度的说话人子空间 以及残差εij；

步骤5：麦克风阵记录下信号，该信号包括声源发出的信号及噪声；

步骤6：利用记录下的信号，计算出互相关函数；

步骤7：由互相关函数生成特征向量y；如果有N帧数据，则生成一个特征向量集合y。

步骤8：利用PLDA模型对特征进行测试，估计声源的位置。

2.根据权利要求1所述的一种基于i-vector说话人识别的声源定位算法，其特征在于，步骤2中，所述的特征属性需要分配不同的权值。

3.根据权利要求1所述的一种基于i-vector说话人识别的声源定位算法，其特征在于，步骤3中，声源位置特征值由项目特征属性计算而来，所述计算过程包括：步骤3-1，互相关函数特征的选取中，通过利用一种房间冲激响应脉冲算法roomsim来模拟真实的声音环境，信号之间的广义互相关函数可以在频域计算；

步骤3-2，为了增强互相关函数的抗混响能力，可以使用相位变化加权函数；

步骤3-3，实际情况中，麦克风信号时域函数经过加窗后，再由傅里叶变换求得频域函数；如果房间脉冲响应的长度比窗函数的长度短很多，则麦克风阵接收信号之间的GCC等于房间脉冲响应的GCC。

4.根据权利要求1所述的一种基于i-vector说话人识别的声源定位算法，其特征在于：所述方法应用于所有项目带有特征属性的声源定位系统。