Bei Hörgeräten, aber auch bei Redner- und Konzertanlagen, spielt die akustische Rückkopplung eine wichtige Rolle. Sie führt unter bestimmten Umständen zu einem lauten Pfeifen (engl. Howling), welches für den Hörgerätenutzer sehr unangenehm ist. Um das Pfeifen zu verhindern, muss die maximale Verstärkung des Hörgerätes reduziert werden, wodurch natürlich auch die Leistungsfähigkeit des Hörgerätes verringert wird. Die am häufigsten eingesetzte Methode zur Verringerung des Pfeifens ist die adaptive Rückkopplungsunterdrückung, welche in der Theorie die Rückkopplung vollständig beseitigen kann. Allerdings adaptiert sie zu einer Lösung mit Bias, wenn das Eingangssignal korreliert ist. Dadurch entstehen Verzerrungsartefakte (engl. Entrainment), die wiederum die Tonqualität drastisch schmälern können. Mehrere wissenschaftliche Arbeiten befassen sich mit der Minimierung des Bias, um die Verzerrungsartefakte zu verhindern. Die meisten dieser Methoden funktionieren aber nur bei Sprache und nicht bei Musik, da die Tonalität und die Korrelation bei Musik viel größer ist. Dies hat einen größeren Bias und damit stärkere Verzerrungsartefakte als bei Sprache zur Folge. Andere Methoden, bei denen selbst bei Musik nur selten deutliche Artefakte auftreten, benutzen eine sehr langsame Adaptionsgeschwindigkeit. Dadurch wird aber die Fähigkeit, auf Änderungen des akustischen Rückkopplungspfades zu reagieren, deutlich reduziert. Infolgedessen tritt das Pfeifen bei Änderung des Rückkopplungspfades wesentlich länger auf.

In dieser Dissertation wird ein neues, adaptives Rückkopplungssystem für Hörgeräteanwendungen präsentiert. Um eine stabile Adaption ohne Pfeifen und Verzerrungsartefakte zu gewährleisten, werden Dekorrelationsmethoden mit einer neuen Realisierung einer nicht-parametrischen, variablen Schrittweite kombiniert. Die Adaption findet in Teilbändern statt, wodurch der Rechenaufwand reduziert und gleichzeitig die Leistungsfähigkeit gesteigert wird. Als Dekorrelationsmethoden werden Prädiktionsfehlerfilter und eine Frequenzverschiebung benutzt. Beides sind weit verbreitete Methoden, um den Bias zu reduzieren. Aber eine Kombination aus beiden wird das erste Mal in dieser Arbeit vorgeschlagen. Zur Berechnung der empfohlenen Schrittweite wird die Signalleistung des gewünschten Eingangssignals, d.h. ohne Rückkopplungskomponenten, welches auch Quellsignal genannt wird, benötigt. Da das Quellsignal in der Realität nicht zugänglich ist, wird ein Weg über dessen Leistungsschätzung gewählt. Eine Methode zur Schätzung, welche in Kombination mit den Dekorrelationsmethoden zuverlässig ist, wird in dieser Arbeit theoretisch hergeleitet. Außerdem werden drei zusätzliche Methoden zur Adaptionskontrolle vorgestellt, mit denen die Leistungsfähigkeit weiter gesteigert werden kann. Mit der ersten Methode, der Impulsdetektion, werden Breitbandimpulse detektiert. Dadurch werden Verzerrungsartefakte, die infolge der Impulse auftreten können, verringert. Als zweites wird eine modifizierte Schätzung des Quellsignals vorgestellt. Diese modifizierte Schätzung stabilisiert das System, wenn schrille, schreiende Stimmen o.ä. auftreten. Die letzte Methode ist eine Korrelationsdetektion, die feststellt, ob das Quellsignal stark korreliert ist. Damit kann der Kompromiss zwischen Adaptionsstabilität und Adaptionsgeschwindigkeit verbessert werden.

Das gesamte System wird abschließend für verschiedene Sprach- und Musiksignale sowie für verschiedene Rückkopplungssituationen optimiert und evaluiert. Dazu werden unter realistischen Bedingungen gemessene Rückkopplungspfade und Methoden zum Hörverlustausgleich, wie sie in echten Hörgeräten benutzt werden, eingesetzt. Außerdem wird das System auch mit einem Echtzeitsystem getestet. Zur objektiven Bestimmung der Leistungsfähigkeit des Systems werden zwei Maße definiert: Zum einen die Fähigkeit, Verzerrungsartefakte zu verhindern (Adaptionsstabilität) und zum anderen die Fähigkeit, auf die Änderung des Rückkopplungspfades zu reagieren (Adaptionsgeschwindigkeit). Das gesamte adaptive Rückkopplungsunterdrückungssystem zeigt eine exzellente Leistungsfähigkeit. Dabei benötigt das System nur wenige Parameter und zeigt einen geringen Rechenaufwand. Diese Eigenschaften machen das System sehr relevant für die Praxis.