本文利用信号与信息处理的方法研究HRIR(HRTFs)的特征，利用人体特征参数(头部尺寸、人耳特征参数等)与HRTF的关系，提出了根据人体结构参数，综合得到个人化HRTF数据的方法。 研究内容主要包括以下几部分： 1．介绍了听觉定位的基本机理和HRTF的基本概念： 2.分析了实验中采用的California大学Davis分校CIPIC接口实验室的HRIR测量数据，并且介绍了现有的提取个人化HRTF参数的方法； 3．对数据库中的HRTF数据进行预处理和主元分析，利用多元线性回归方程，根据人体特征参数得到个人化HRTF，取得较好的实验结果； 4．利用信号处理办法从HRIR参数中提敢出耳廓谷点频率，利用多元线性回归方程根据人耳特征参数得到个人化耳廓谷点频率，修正由人体参数估计得到估计HRTF。 5．利用人工神经网络分析HRTF特征参数和人体参数之间的非线性关系，利用神经网络根据人体参数得到个人化HRTF，实验结果表明利用非线性关系估计得到的HRTF效果更好。