虚拟听觉技术的核心是头相关传输函数(head-related transfer function,HRTF)。HRTF表征了自由场中声源发出的声波与人类生理结构(特别是头部和耳廓)发生相互作用后到达人耳的物理过程。由于人类生理结构存在个体差异,HRTF具有个性化特征。基于不同的人群,目前已建立多个真人受试者的个性化HRTF数据库。如能将现有数据库联合使用,必将有力推动个性化HRTF的相关研究。然而,不同数据库采用不同的测量方法和设备,后期信号处理也不尽相同。因此,HRTF多库联合必须基于对不同HRTF测量的合理评估以及有效的预处理方法之上。本论文以KEMAR(the Knowles Electronics Mannequin for Acoustics Research)人工头为研究对象,采用客观指标分析(谱差异分析)和主观听音实验(定位实验与辨别实验)相结合的研究方法,系统地评估了五个KEMAR HRTF测量数据库的差异。客观指标分析表明:采用扩散场均衡的预处理方法,不仅可以有效提取出HRTF的空间定位信息,还可以减小不同HRTF测量之间的差异,因而是一种有效的HRTF多库联用的预处理方法;扩散场均衡后,不同HRTF测量之间的谱差异降为3d B左右。听音实验结果表明:虽然部分数据库之间存在一定的音色差异,但五个KEMAR HRTF数据库在听觉定位效果上是等效的。由于耳廓是HRTF个性化特征的主要生理起源,本文还采用主成分分析法(principle component analysis,PCA)研究典型人群的耳廓对HRTF个性化特征的影响。分析表明,耳廓对于HRTF的影响主要体现在一些特殊频段和方位上;在6k Hz以上频段及耳廓同侧的声源方位,耳廓形态差异引起的HRTF差异较大。基于五个KEMAR HRTF数据库,本论文评估了不同测量系统对HRTF的主、客观影响,提出了有效的数据预处理方法;同时研究了典型耳廓对HRTF个性化特征的影响。论文的研究不仅加深了对以KEMAR为代表的一定人群的HRTF特征的理解,也为今后多个(真人受试者)HRTF数据库的联合使用提供了借鉴。