“宁静中国”意味着更好的声学舒适性。人们对环境噪声、智能座舱听觉感受和产品的声品质提出了高要求。但现阶段环境和产品的噪声评价指数与人的主观感受不一致，声质量评价体系、技术规范与测量标准亟待完善。针对噪声对烦恼等负面情绪的影响，发展适宜的双耳声信号采集和分析技术，是进行声质量评价和设计的前提。

国内外已经存在一些基于双耳听觉的声信号采集和分析系统，但其硬件和相关算法主要基于国外人群的尺寸参数设计，而忽视了我国人群的特点。

本项目针对机电产品噪声对情绪的影响，发展适合我国人群的双耳声信号采集和分析技术。首先，发展双耳声信号采集技术，我们将发展获取个性化头相关传递函数（HRTF）的方法，分别有计算HRTF的解析模型和数据驱动模型，将单麦克风声信号转换成考虑人体尺寸参数影响的双耳声信号。其次是发展声品质分析技术，我们将构建心理声学参数算法，以预测反应人们对声音的主观感受。

1.采用了Collocation Multipole Method对双球声散射问题进行求解，构建符合中国人体参数的雪人模型，模拟不同频率和入射角度下声音在人体模型周围的声散射情况。构建了一个数字滤波器模型来模拟外耳道中的声传播将两者模型结合，获得了能够模拟声音从外部环境经过人体模型到达鼓膜的整个过程，以获取HRTF的数学模型。

2.选择CIPIC数据库并对数据进行处理和可视化，形态学分析人体生理参数，基于梯度提升框架进行个性化HRTF建模。获得了结合人体参数与HRTF相关系数灰度图与人体参数自相关灰度图，对人体生理参数进行降维进行神经网络驱动HRTF模型。

3.实现了响度、尖锐度、粗糙度、波动强度和音调度的心理声学参数算法，并针对响度和粗糙度模型进行了参数修正。基于中国人平均人体参数的HRTF数据修正了响度模型中的外耳滤波参数，利用不舒适度主观评价实验修正了粗糙度模型的计权参数，得到了能够更好反应人们主观感受的粗糙度算法