听觉是人类与周围环境交流沟通的重要环节,近年来受环境等因素的影响,听力损失患者的数量不断增加,已经严重阻碍了全民健康水平的提高以及社会的发展。对于听力损失患者而言,佩戴助听器是最好的解决办法。与听力正常的人相比,由于听觉器官受损,言语辨识能力下降,听力损失患者在噪声环境中的语音理解能力更低。利用降噪技术,可以减小噪声对听力患者的影响,提高患者在噪声中的语音理解能力。因此,降噪是数字助听器中必不可少的重要组成部分,对提高数字助听器的性能具有重要意义。在国家自然科学基金和江苏省自然科学基金资助下,本文重点研究了应用于数字助听器的降噪方法,本文主要工作分为以下几个部分：(1)研究了基于VAD (voice activity detection)的噪声功率谱估计方法和基于连续更新噪声谱的估计方法。在VAD方法中重点研究了基于改进谱熵的VAD方法,在连续更新噪声谱估计方法中研究了MS (minimum statistics)和MCRA (minima-controlled recursive-averaging)估计方法,对这三种噪声功率谱估计方法进行了详细地分析,并进行仿真实验对比,实验结果表明,MCRA方法能够更准确地估计噪声功率谱。(2)研究了一种应用于数字助听器中的听觉掩蔽降噪方法。对听觉掩蔽效应和基于感知滤波器的降噪方法进行了分析,针对传统的感知滤波器方法会出现被掩蔽音在感知滤波后变为可闻噪声的(maskee-to-audible-noise, MAN)问题,本文研究了一种改进的感知滤波器方法,通过增加一个权重因子,仅对会发生MAN问题的噪声进行再降噪处理,在消除MAN问题的同时避免带来较大的语音失真。为了提高计算掩蔽阈值的准确度,本文采用维纳滤波法替代谱减法来粗估计纯净语音短时谱。仿真实验结果表明,改进感知滤波器方法能够有效地消除残留噪声,降低噪声对语音的干扰,使得处理后的语音质量有所提高。(3)对基于方向性麦克风的降噪方法进行了研究,重点研究了一阶自适应方向性麦克风和二阶自适应方向性麦克风,针对二阶方向性麦克风在低频段严重的白噪声增益问题,通过结合一阶和二阶方向性麦克风的优点,研究了改进的混合自适应方向性麦克风降噪方法,在频率小于1000Hz的低频处采用一阶方向性麦克风以避免较大的麦克风噪声,在频率大于1000Hz的高频处采用二阶方向性麦克风来获得较高的方向性指数,并进行了仿真实验,结果表明,混合方向性麦克风降噪方法在客观评价标准和主观感受上都有了明显的提高。(4)数字助听器降噪方法的硬件平台实现。在理论研究的基础上,本文将听觉掩蔽降噪方法移植到硬件平台上,在硬件平台上完成数字助听器基本功能,并通过上位机软件控制助听系统的运行。实验测试表明,本文所实现的降噪方法可以很好的移植在硬件平台上,具有很强的实用性。