佩戴数字助听器是听损患者改善听力状况的有效途径，响度补偿是数字助听器的核心技术之一。本文重点研究数字助听器中的响度补偿算法，论文的主要工作包括：（1）研究了语音的发声机理以及语音的特性，介绍了用于产生语音信号的激励模型、声道模型与辐射模型，研究了分析语音信号的三种常用方法：时域分析、频域分析、倒谱分析；分析了听损患者的听觉特性，介绍了临床上广泛采用的听力测试方法，研究了数字助听器的核心技术。（2）深入研究了数字助听器的响度补偿算法。在以往的响度补偿算法中，语音的高频部分往往会得到较大的增益，导致听损患者听觉上舒适度的下降，严重时甚至可能造成患者听力的二次损伤。本文提出将频谱压缩搬移技术应用于响度补偿算法中，使听损患者听力受损严重的高频带得到保护，并利用小波阈值去噪技术去除部分噪声，进一步帮助患者提高语言识别率。（3）重点研究了一种基于小波变换的单通道压缩放大算法。多通道语音响度补偿算法因其较好的语言识别率被广泛使用，但多通道频段分割时往往会忽略对语音频谱中重要特征的保护，这些语音特征的缺失会导致语音结构变形或使听损患者语言识别率降低。本文提出一种基于小波变换的单通道压缩放大响度补偿算法，能够在保证良好的语言识别率的同时，保护语音的结构特征，维持语音的自然度，使语言的可懂度得到进一步提升。