近几年来,随着数字信号处理技术的进步,数字助听器技术的飞速发展为诸多听力残障人士的听力康复做出了很大贡献。现阶段,助听器的体积大都比较小,麦克风和耳机离得比较近,很容易引起回声或者啸叫,这些问题是助听器用户抱怨最多的问题之一。因此,本论文采用主动噪声控制的方法抑制数字助听器中的噪音,从而提高患者的语言识别能力。该课题的研究具有较高的学术研究价值和潜在的应用前景。本文首先介绍了自适应滤波算法和主动噪声控制理论,详细阐述了牛顿法、最速下降法的相关原理,并在此基础上引入了最小均方误差(LMS)算法以及归一化的最小均方误差(NLMS)算法。其次对主动噪声控制的前馈和反馈类型进行了介绍,并在最小均方误差算法的仿真基础上研究了前馈滤波最小均方误差(FX-LMS)算法。首先对次级声道进行估计辨识,然后用最小均方误差算法进行主动噪声控制。对于噪声源信号,分别输入低频噪声信号、高频噪声信号和高斯白噪声信号,发现对低频噪声信号具有较好的消噪效果。研究发现,对于听力残障者而言,引起助听器啸叫的主要是高于2.2kHZ的频率成分,论文对NLMS算法进行了改进,提出了带限的NLMS算法。分别对有限长和无限长的自适应滤波器进行了仿真研究,得到带限的NLMS算法可以有效地消除产生啸叫的频率成分,从而进一步减小输出语音信号中的噪音。同时,无限长自适应滤波器可以用更低的系统阶数即更简单的系统结构取得同样的消噪结果。最后,对数字助听器在DSP开发板TMSVC5509A上进行了硬件设计。介绍了前馈的FX-LMS算法在DSP上实现的软件开发流程图。在CCS3.3的编译环境下,得到了初步的消噪效果。