随着科技日新月异的发展,很多原本只能出现在荧屏上的科幻技术逐渐成为现实,比如虚拟现实和增强现实技术。为了这些技术能很好地为大众服务需要多学科的共同发展,比如虚拟现实技术,不仅需要在视频上实时渲染图形图像,也需要三维环绕声的配合,才能产生震撼的临场感。如果视频渲染速率过低人们能明显感觉到图像的不流畅,观众会产生晕眩的感觉,体验感很差;同样,如果我们我们欣赏虚拟现实影视时,只有图像而没有声音,体验的真实感也会大打折扣,因为这明显与人们的生活习惯不一致。在人们的实际生活中,大家不仅通过视觉来观察对象,更需要通过声音来实时感知周围的空间状态变化,这也就是中国古人常说的“眼观四方,耳听八方”。本文首先介绍了头相关传递函数(Head related tranfer function,HRTF)的基础理论,进而分析了多种建模头相关传递函数算法的优势和不足,最后基于相关的文献将头相关传递函数分解到球谐域上,实现了空间中任意位置的HRTF可以通过一组加权的球谐基函数来表示。由于当前建模算法的复杂度较高,重放耗时,如何在虚拟现实的场景中快速重放空间中的多个声源,实现虚拟物体在观众的视觉和听觉上位置的一致性是我们研究的目标,我们想尽可能真实地模拟人们的现实生活,给予观众最真实舒适的体验。由于头相关传递函数在低频主要受人头的衍射影响,频谱相对平滑,与之相反的是,因人耳耳廓生理结构的不规则,对入射声波可能会产生多次反射,头相关传递函数的高频部分会变的非常的抖动,因此文章首次综合头相关传递函数的谱特性和球谐建模的方法,提出一种在球谐域精简建模头相关传递函数的理论,达到精简建模头相关传递函数的目的。文章基于HRTF幅度谱的波动性,对HRTF的幅度谱应用最小二乘法进行拟合,然后计算所有方向的HRTF在各个频点的拟合误差,并结合机器学习的方法对误差的均值和方差分别进行聚类,通过分析聚类结果,确定一个低频和高频的最佳的分频点。依据分频点,我们在球谐域对HRTF的低频和高频部分分开进行建模,并探索了混合阶精简建模HRTF的理论依据。最后,我们设计了一组客观实验初步评估我们的精简建模算法的效率和正确性,通过分析实验结果,我们发现我们的精简建模HRTF的算法比之前球谐建模的算法大约降低了20%的存储空间,并且大约提升了28%的运算效率。为了佐证客观实验,我们采用开源的HRTF数据库:FABAIN和MIT数据库,设计了一组详细的主观测听实验,通过受试者分别测听测量的与重构的HRTF滤波得到的音频,给出相似性打分,我们统计主观测听的结果并与客观实验的结果进行比较,发现主客观实验的实验结果基本一致,这个结果也验证了我们提出的在球谐域下精简建模HRTF算法的的有效性和高效性。