目的：相位变换加权指向响应功率（SRP-PHAT）算法在低信噪比和强混响环境下具有较好的鲁棒性，但是空间遍历带来的海量计算给其声源实时定位带来了挑战。
方法：提出了一种适用于多声源的随机区域收缩SRP-PHAT算法，通过最小描述长度（MDL）准则确定声源数量，利用 K-means聚类算法进行空间区域划分，且引入瑞利限驱动的K-means聚类纠错机制，通过随机区域收缩算法进行空间区域快速收缩，利用波束主瓣宽度准则判别和界定有效声源，实现多声源定位。
结果：针对３个声源和信噪比0dB(没有噪声)的情形，所提算法能够在保证定位准确率高于95% 的前提下，提高30倍的计算效率，实现快速多声源定位。