车内声场控制技术可以分为针对多媒体的声场分区控制技术和针对噪声的主动控制技术。前者能够使不同用户在同一物理环境中享受不同的音频内容,满足驾乘者不同的听音需求;后者能够有效抑制车内低频噪声,提高车内声学环境的舒适性。目前,两者尚未实现有效融合。为同时满足驾乘者对车内声场的多元化需求和舒适性要求,本文在车内声场分区控制的基础上主动控制残余噪声,探索两者有效融合的方法。（1）基于个体扬声器驱动信号约束的声场分区控制方法研究。首先,建立了声场分区控制的数学模型,提出了基于个体扬声器驱动信号约束的声场分区控制方法（ACC-PM-SLC）,采用了奇异值分解和矩阵联合对角化的方法,探究了分区控制指标与控制参数的关系;然后,计算了车内声场的传递函数,基于遗传算法筛选了最优扬声器阵列的数量和位置;最后,应用双重迭代法设计了控制模型的最优控制参数。研究结果表明:所提ACC-PM-SLC算法可实现扬声器阵列中个体扬声器驱动信号约束、声对比度水平和明区声场重建误差的性能平衡,保证了500 Hz以下的所有频率点的声对比度水平全高于11 d B、明区声场重建误差均低于10%。（2）基于人耳降噪点视觉定位的暗区噪声主动控制方法研究。首先,采集某品牌乘用车匀速行驶和加速行驶时的车内噪声,分析了车内噪声的主要频率成分,确定了噪声主动控制系统的降噪频带;其次,为弥补单通道控制系统降噪点固定、降噪范围小的不足,提出了具有人耳降噪点追踪功能的单通道噪声主动控制系统;然后,探究了不同滤波器阶数、不同步长和不同极点位置对声学通路辨识准确性的影响;最后,提出了基于声反馈通路辨识的变步长滤波-x最小均方算法（VSS-FBx LMS）,并对比了所提算法与传统Fx LMS算法的收敛性能和降噪效果。研究结果表明:利用FIR滤波器辨识声学通路时,滤波器阶数和步长存在最优值,在滤波器阶数和步长均为最优值的情况下建模误差最小;所提算法对稳态噪声峰值声压级的降噪量为44.54 d B（A）,对稳态噪声总声压级的降噪量为13.87 d B（A）,对非稳态噪声峰值声压级的降噪量为21.04 d B（A）,对非稳态噪声总声压级的降噪量为12.29 d B（A）。（3）车内声场分区主动控制系统开发及实验验证。首先,在车内主驾驶和副驾驶的人耳位置布置传声器阵列,根据传声器阵列的高频指向性选择了扬声器阵列的位置,测量了车内电声传递函数,开展了车内声场分区控制实验,验证了ACC-PM-SLC算法的有效性。实验结果表明,无论以主驾驶位置还是副驾驶位置作为明区,本文提出的算法均能保证在20-2000 Hz频带内超过80%的频率点处明区声场重建误差低于10%且声对比度水平大于0。然后,开发了固定降噪点的噪声主动控制系统,开展了室内固定点噪声主动降噪实验。实验结果表明,对200 Hz单频噪声信号和500 Hz单频噪声信号以及多频噪声信号的峰值声压级降噪量为5.93-10.5 d B（A）。最后,在车内搭建了具有人耳降噪点追踪功能的单通道噪声主动控制系统,开展了车内噪声主动控制实验。实验结果表明,本文提出的具有人耳降噪点追踪功能的单通道噪声主动控制系统对发动机定转速工况下的车内噪声总声压级降噪量为3.04-6.26 d B（A）,对发动机转速从800 r/min-3000 r/min的匀加速工况下的车内噪声总声压级降噪量为5.5 d B（A）。