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 geloste Aufgabenstellung. Nach einer einfuhrenden vereinheitlichenden Darstellung einschlagiger Techniken des Mustervergleichs (String Matching, Dynamic Time Warping, Hidden Markov Modelling) fur die Erkennung isoliert gesprochener Worter werden die Ansatze verallgemeinert, so dass Worter auch in fliessender Rede ohne a priori Kenntnis der Wortgrenzen lokalisierbar sind. Mehrere alternative Modelle zur Beschreibung von Lautahnlichkeiten sowie Verfahren zur Gutebewertung der erzeugten Worthypothesen stehen dann im Zentrum der weiterfuhrenden Uberlegungen. Im experimentellen Teil ist der Aufbau eines konkreten Systems zur Generierung von Worthypothesen beschrieben, das den Rahmen bildet fur die nachfolgenden vergleichenden Untersuchungen, in deren Verlauf bekannte und vom Autor neu entwickelte Verfahren einander kritisch gegenubergestellt 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 grosse 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 Losung von Klassifikations- und Lokalisierungsproblemen mit Hilfe der beschriebenen Ansatze in Betracht.