Dipl.-Ing. Fritz Class studierte von 1969-75 an der TU Stuttgart Elektrotechnik. Nach seinem Eintritt bei der AEG in Ulm arbeitete er zuerst an der Entwicklung von Kleinstsendern. Seit 1978 beschäftigt er sich im Forschungsinstitut in Ulm mit Themen aus dem Bereich Spracherkennung. Dr.-Ing. Harald Katterfeldt studierte von 1967-73 an der TU Braunschweig Elektrotechnik. Seitdem arbeitet er im Forschungsinstitut Ulm der AEG an mehreren Themen aus der Sprachcodierung und Spracherkennung. Er promovierte an der TU Berlin über sprecherunabhängige Spracherkennung mit Polynomklassifikatoren. Dr.-Ing. Peter Regel war 1978 -1987 Assistent am Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung) Universität ErlangenNürnberg. Dort war er am Aufbau des Spracherkennungssystems EVAR beteiligt. Er promovierte über das Thema "Automatische Akustisch-Phonetische Transkription". Seit 1987 ist er am Forschungsinstitut der AEG in Ulm tätig. In diesem Beitrag werden Methoden zur Worterkennung vorgestellt. Das Problem der Worterkennung wird wesentlich vereinfacht, wenn die Wortgrenzen vorgegeben sind -z.B. durch deutliche Sprechpausen. Worterkenner, die solche Sprechpausen benötigen, werden Isoliertworterkennergenannt. Beim Verbundworterkenner können die deutlichen Pausen zwischen den Wörtern entfallen. Dieser Übergang wird an einem Beispiel verdeutlicht. Eine Erleichterung der Klassifikationsaufgabe läßt sich durch den Einsatz von Normierungsverfahren erreichen, die das einzelne Sprachmuster vorab auf eine standardisierte Form bringen. Dazu gehören auch Verfahren zur schnellen Sprecheradaption. Einige dieser Verfahren werden beschrieben.In this paper, several algorithms used f( automatic word recognition are presented. Th word recognition problem is substantially le; complex if word boundaries are given -e.g. Ii distinct pauses. These Isolated Word Recognizei are described first. A Connected Word Recognizt doesn't need these distinct pauses between word The transition from isolated to connected woi recognition is demonstrated at an example, ι simplification of the recognition task is achieved b introducing normalization techniques for th purpose of standardization of the individual speec pattern. These techniques include methods of fa! speaker adaptation, too. Some of the algorithm are described.