Bei automatischen Spracherkennungssystemen erweist sich ein Wechsel des Sprechers als besonderes Problem: Ein zuvor durch eine andere Person trainiertes Erkennungssystem hat eine deutlich erhöhte Fehlerwahrscheinlichkeit. Das vorliegende Buch beschäftigt sich mit Lösungsmöglichkeiten, wobei Ansätze sowohl für eine sprecherunabhängige als auch für eine sprecheradaptive Erkennung entwickelt werden. Nach einer Einführung und einer Übersicht über bisherige Ansätze wird das den Untersuchungen zugrunde liegende Spracherkennungssystem vorgestellt. Ein Kapitel über die Verbesserung der sprecherunabhängigen Erkennung stellt der klassischen Methode multipler Referenzmuster neue Ansätze gegenüber. Im anschließenden Kapitel werden verschiedene sprecheradaptive Verfahren entwickelt. Aus dem Vortragen eines geeigneten Adaptionswortschatzes durch einen neuen Sprecher werden Muster gewonnen, die eine zielgerichtete Modifikation des Erkennungssystems an die geänderten Sprechcharakteristika erlauben. Für sämtliche Ansätze sowie für geeignete Verfahrenskombinationen werden experimentell bestimmte Fehlerraten angegeben, wobei das den Testläufen zugrunde gelegte Datenmaterial aussagekräftige Ergebnisse erlaubt.