头相关传输函数（HRTF）是虚拟听觉及其应用的核心。在虚拟听觉中，使用个性化（即倾听者自身的HRTF）可以确保准确和自然的听音效果。鉴于传统的测量法和计算法存在一定的局限性，个性化HRTF的定制（或近似）成为研究热点。本文开展了一系列基于生理参数的个性化HRTF定制方法的研究，并通过客观评价和主观听音实验验证其有效性。首先提出了基于三维扫描头模的生理参数获取方法，并以KEMAR人工头为例说明新方法的有效性。结果表明，对于绝大多数生理参数，新提取法的结果和KEMAR人工头原始设计数据的偏差小于1%。该工作为后续的工作提供可靠的数据基础。进一步，从生理参数选择的角度改进了个性化HRTF的生理参数匹配法。采用CIPICHRTF数据库中35位受试者的个性化数据，通过筛选步骤选出包含四个生理参数的参数组合进行匹配。计算结果表明，对于大部分待测对象，新生理参数组合的匹配效果优于Zotkin匹配法，谱失真SD有约2dB的下降；进一步的主观实验也证明，采用了新生理参数组合的改进HRTF生理参数匹配法在听觉方面明显优于Zotkin匹配法。进一步提出了基于ICA分解的个性化HRTF的生理参数预测法。首先，提出了HRTF的独立成分分析ICA，并采用KEMAR人工头中垂面25个方向HRTF数据分析了HRTFICA分解和重构效果。SD计算和听音实验结果表明，在中垂面0°~45°仰角范围内，6阶ICA重构HRTF和原始测量HRTF的SD值低于2dB，重构所带来的差异不会引起听觉感知；而在其它偏高和偏低的仰角范围，HRTF的重构阶数需大于6阶才能满足听觉需求。基于上述结果，一方面，将HRTF ICA分解用于CIPIC HRTF数据库中30位受试者中垂面HRTF数据，获得个性化的权重系数；另一方面，采用因子分析的方法确定预测法所需生理参数。最后，采用多元线性回归建立权重系数和生理参数之间的数学关系，从而建立基于ICA分解的个性化HRTF的生理参数预测模型。SD计算和听音实验表明，在大多数仰角方向，预测HRTF优于常用的（非个性化）KEMAR HRTF。本论文系统研究了基于生理参数的个性化HRTF的定制。研究结果不仅有助于理解HRTF和生理参数之间的复杂关系，亦可应用到实际的虚拟听觉系统。