本发明提供了一种多径辅助深度学习的水声阵列定向方法，布置垂直线列阵，并在距离阵列中心相同距离处周向均布若干声源；各个声源分别分时多次发射正弦信号，然后更换具有不同阵元间距的垂直线列阵后重复上述步骤，完成垂直线列阵的信息采集；对于采集的每个声源的单次信息构建单个样本，并为信号添加并不存在的多径信道，将获得的全部样本作为带标签训练集，训练神经网络，并利用神经网络完成定向。本发明在常规数据集样本基础上，通过增添含虚拟多径的信号样本，有效提高了样本的多样性，增加了网络的泛化能力，能够实现阵列在不同环境下的高精度定向。