数字助听器能有效改善听损患者的听力水平，然而回声消除和响度补偿问题一直制约着助听器性能的提高。本文将这两种关键技术作为研究重点，深入研究了它们的基本原理，在对现有算法研究实现的基础上，提出了改进算法。论文的主要工作如下：（1）研究了数字助听器工作的基本原理、语音信号的产生机制以及听损患者的听觉特性；对助听器系统中的关键技术和算法，包括声源定位、语音增强、响度补偿和回声消除等进行了研究，分析了各自的优缺点。（2）深入研究了数字助听器中回声消除算法，重点研究了LMS算法、NLMS算法和RLS算法的实现原理和在回声消除中的应用效果，分析比较了各自的优缺点。针对NLMS算法收敛速度慢而RLS算法计算量大的问题，提出了一种基于离散余弦变换（DCT）的改进NLMS算法，并将该改进算法应用于回声消除。仿真实验表明，DCT-NLMS能够在较好保留回声消除能力的同时，提高NLMS算法的收敛速度。（3）深入研究了数字助听器中响度补偿算法，在对目前常见的响度补偿算法分析的基础上，针对多通道算法忽略对语音特征的保护以及传统宽动态压缩算法提取特征点的不准确性等问题，结合多分辨率小波技术，提出了一种基于小波变换的单通道压缩放大算法，利用多分辨率小波对信号进行分解与重构，提取出语音信号的频谱包络，得到特征点信息及其补偿增益，再利用插值算法计算出整个频谱的增益并对其进行补偿。仿真实验表明该算法较传统的响度补偿算法，能够在对语音进行响度补偿的同时，有效地保护语音特征，提高语言识别率。