La retroalimentación acústica es un fenómeno común que ocurre durante el uso de audífonos, limitando la ganancia máxima que un audífono puede proporcionar. La cancelación efectiva de la retroalimentación acústica es una característica esencial de los audífonos. Sin embargo, debido a los entornos complejos en los que se utilizan los audífonos y al camino de retroalimentación acústica que cambia con frecuencia, es difícil para los algoritmos de cancelación de retroalimentación acústica basados en filtros adaptativos existentes equilibrar tanto la velocidad de convergencia como el error en estado estacionario. Por esta razón, se propone en este documento un algoritmo de NPVSS ponderado que también introduce un método de error de predicción, basado en el algoritmo de tamaño de paso variable no paramétrico (NPVSS). Primero, al introducir el método de error de predicción, se reduce efectivamente el sesgo del filtro adaptativo causado por la señal de origen no blanca. En segundo lugar, el mecanismo de ponderación propuesto pondera la señal de error de acuerdo con el desalineamiento del filtro adaptativo, lo que mejora la robustez en estado estacionario del algoritmo mientras acelera su convergencia. Además, se propone un nuevo método de baja complejidad para la estimación de la energía de la señal de origen reutilizando la información de desalineamiento para resolver el problema de cálculo del tamaño de paso del algoritmo NPVSS. Los resultados de la simulación muestran que el nuevo algoritmo exhibe una mayor robustez y una convergencia más rápida que algoritmos similares. El algoritmo propuesto se implementa con un audífono real y su rendimiento se mide en una cabeza falsa en una sala insonorizada. Los resultados de la prueba demuestran que el algoritmo propuesto logra una reducción del 35% en el tiempo de convergencia en comparación con PEM-IMLMS y una reducción del 60% en comparación con PEM-NLMS. Además, el algoritmo propuesto reduce el nivel de presión sonora de los residuos de retroalimentación acústica en aproximadamente 2 dB SPL y 6 dB SPL en comparación con PEM-IMLMS y PEM-NLMS, respectivamente. Estos resultados indican que el nuevo algoritmo puede proporcionar una cancelación oportuna y estable de la retroalimentación acústica.