Noise reduction schemes for digital hearing aids and their use for the hearing impaired Das Ziel dieser Dissertation ist die Entwicklung bzw. Verbesserung von existierenden Störgeräuschunterdrückungsalgorithmen für digitale Hörgeräte sowie von Methoden zur Evaluation derartiger Algorithmen. Ein Sprachpausenerkennungsalgorithmus wird entwickelt der eine geringe Falsch Alarm Rate über einen großen Bereich an Signal Rausch Verhältnissen aufweist. Dies erlaubt eine Anwendung zur Schätzung von Störgeräuschspektren. Es werden umfangreiche Evaluationen der Ephraim Malah Störgeräuschunterdrückungsalgorithmen mit schwerhörigen Versuchspersonen vorgestellt. Zur Erfassung der Zuhöranstrengung wird ein neuartiges Testverfahren angewendet. Verschiedene weitere Qualitätsaspekte werden durch Paarvergleichsexperimente mit anschließender Bradley Terry Skalierung untersucht. Verschiedene objektive Sprachqualitätsmaße werden auf ihre Fähigkeit hin überprüft die subjektiven Qualitätsurteile widerzuspiegeln. Die Sprachqualitätsmaße PMF und LAR erweisen sich dabei als erfolgreich. <dt.> The aim of this thesis is to improve both the assessment methods and the available algorithms for noise reduction in hearing aids. A speech pause detection algorithm is proposed which maintains a low false alarm rate over a wide range of signal to noise ratios. This facilitates its application for noise estimation in noise reduction algorithms. Comprehensive evaluations of the Ephraim Malah noise reduction algorithms with hearing impaired subjects show that besides better sound quality most obvious benefits are reductions in the mental effort needed to listen to speech in noise. To assess this feature a listening effort test is developed. For further subjective quality assessment of the algorithms the method of paired comparisons in combination with the Bradley Terry scaling model is suggested and applied. The predictive power of several objective speech quality measures is investigated. Particularly the PMF and LAR objective quality measures reflect different subjective results. <engl.>