Das Buch behandelt die Worterkennung in kontinuierlicher Sprache, eine im Rahmen des automatischen Verstehens gesprochener Sprache auftretende und im Gegensatz zur Einzelworterkennung auch heute noch nicht vollstAndig gelAste Aufgabenstellung. Nach einer einfA1/4hrenden vereinheitlichenden Darstellung einschlAgiger Techniken des Mustervergleichs (String Matching, Dynamic Time Warping, Hidden Markov Modelling) fA1/4r die Erkennung isoliert gesprochener WArter werden die AnsAtze verallgemeinert, so daA WArter auch in flieAender Rede ohne a priori Kenntnis der Wortgrenzen lokalisierbar sind. Mehrere alternative Modelle zur Beschreibung von LautAhnlichkeiten sowie Verfahren zur GA1/4tebewertung der erzeugten Worthypothesen stehen dann im Zentrum der weiterfA1/4hrenden Aoeberlegungen. Im experimentellen Teil ist der Aufbau eines konkreten Systems zur Generierung von Worthypothesen beschrieben, das den Rahmen bildet fA1/4r die nachfolgenden vergleichenden Untersuchungen, in deren Verlauf bekannte und vom Autor neu entwickelte Verfahren einander kritisch gegenA1/4bergestellt werden. Der Leser findet in dem Buch etwa zu gleichen Teilen kritische Aufarbeitung der Standardmethoden, neue Verfahren und die Beschreibung praktischer Erfahrungen bei der Anwendung der Worterkennungsalgorithmen auf groAe Datenmengen. Anwendungen des Dargestellten sind nicht nur im engeren Bereich der Automatischen Spracherkennung denkbar. Auch in Gegenstandsbereichen, in denen Strukturen sequentiell-linearer Beschaffenheit, etwa zeitabhAngiger Muster, eine Rolle spielen, kommt eine LAsung von Klassifikations- und Lokalisierungsproblemen mit Hilfe der beschriebenen AnsAtze in Betracht.