A microscopic model of speech recognition for listeners with normal and impaired hearing Diese Dissertation stellt ein mikroskopisches Modell der menschlichen Spracherkennung (HSR) vor; mikroskopisch bedeutet erstens dass die Erkennung einzelner Phoneme (und nicht die Erkennung ganzer Sätze) modelliert wird. Zweitens wird die genaue spektro temporale Struktur von Sprache mit einem auditorischen Modell verarbeitet. Gängige Modelle der HSR verwenden hingegen die spektrale Struktur allein. Das Modell ist dazu in der Lage die Phonemerkennung von Normalhörenden (NH) im Rauschen und wichtige Aspekte der Konsonanterkennung in Ruhe vorherzusagen. Weiterhin wird das Modell zur Vorhersage von Satzverständlichkeiten erweitert. Diese Erweiterung sagt die Spracherkennung von NH und SH mit der gleichen Genauigkeit vorher wie ein Standard Sprachverständlichkeitsmodell. Die überschwellige Verarbeitung von NH und SH wird mit Hilfe psychoakustischer Messmethoden (Nachverdeckungsexperiment und kategoriale Lautheitsskalierung) erfasst. Diese überschwellige Verarbeitung wird dann im Modell berücksichtigt. Es zeigt sich dass eine Berücksichtigung der überschwelligen Verarbeitung die Vorhersagegenauigkeit verbessert. <dt.>