数字助听器是目前改善听力损失、进行听力补偿的一种有效手段,信号处理技术是数字助听器的核心,包括多通道处理、降噪、指向性传声器、反馈抑制等等。由于数字助听器的佩戴者为听力受损人群,因此助听器中的信号处理算法也应尽量考虑人类的听觉特性,尤其是听力受损者的听觉特性。听觉掩蔽作为人类听觉系统的一种重要特性,在一定程度上影响数字助听器佩戴者的听觉感受。本文主要结合听觉掩蔽效应,对数字助听器的信号处理算法进行研究。数字助听器中的降噪算法是本文的主要研究内容。　　 文中首先提出了一种自适应β阶贝叶斯感知估计降噪算法。这种算法基于贝叶斯感知估计降噪算法,引入了高阶参数。通过对高阶参数的变化对于算法性能的影响进行研究,发现了通过参数的调整,可以使得算法在噪声抑制或语音信号保留方面有不同的偏重。因此进一步根据信噪比调整高阶参数,设计了基于信噪比的自适应β阶贝叶斯感知估计降噪算法。仿真实验验证了该算法的有效性,在多种噪声类型下,该算法的降噪性能均优于传统降噪算法。　　 本论文的研究重点是基于听觉掩蔽的自适应β阶贝叶斯感知估计降噪算法。文中首先讨论了听觉掩蔽的类型以及掩蔽阈值的计算模型及方法,并在计算掩蔽阈的过程中加入了预处理,有效提高了计算掩蔽阈的准确度。然后通过大量的仿真实验,建立了合适的听觉掩蔽阈与自适应β阶贝叶斯感知估计降噪算法中β参数的对应关系,基于该对应关系调整β参数值,提出了基于听觉掩蔽的自适应β阶贝叶斯感知估计降噪算法。采用综合客观评价方法并结合语音信号时域波形图及语谱图对算法性能进行评估,证明了该算法在加强噪声抑制以及减小语音失真二者间取得了较好的折中,降噪性能相比其他传统降噪算法更为突出。　　 最后,本文针对数字助听器的特殊使用群体,提出了一种针对听力受损患者的结合听觉掩蔽的自适应β阶贝叶斯感知估计降噪算法。该算法考虑听力受损患者上升的听阈,实时计算患者的掩蔽阈,并根据该掩蔽阈调整β参数值,使得降噪算法在抑制噪声的同时保留尽可能多的语音成分,提高听力受损患者的语言理解度及听觉舒适度。利用综合客观评价方法并结合语音信号时域波形图及语谱图对算法性能进行评估,证明了该算法的有效性。该算法在保证聆听度的同时减小语音失真,对听力受损患者有针对性,适合于数字助听器中使用。