Performance of current models of speech recognition and resulting challenges Speech is usually perceived in background noise (masker) that can severely hamper its recognition. Nevertheless there are mechanisms that enable speech recognition even in difficult listening conditions. Some of them such as e.g. the combination of across frequency information or binaural cues are studied in this dissertation. Moreover masking aspects such as energetic amplitude modulation or informational masking are considered. Speech recognition in complex maskers is investigated that systematically vary in their spectro temporal properties and address all aspects listed above. Outcomes of current models of speech recognition are compared to the data observed in the listening experiments. This allows to assess how well the different models account for the observed speech reception thresholds as each model incorporates different signal analysis strategies. The studies designate the limits of the current model approaches and thus constitute a benchmark for speech recognition models which might be useful for improving our current state of the art in modelling speech recognition. <engl.> Sprache wird oft durch Störgeräusche (Maskierer) verdeckt die das Verstehen eines Zielsprechers erheblich behindern können. Aber es gibt Mechanismen die Sprachverstehen in schwierigen Hörsituationen ermöglichen. Einige davon z.B. die frequenzübergreifende Kombination von Information oder binaurale Merkmale werden in dieser Dissertation untersucht. Außerdem werden Maskiereigenschaften wie energetische Maskierung Amplitudenmodulationsmaskierung und „informational masking“ diskutiert. Sprachverständlichkeit wird in komplexen Maskierern untersucht die systematisch ihre spektro temporalen Merkmale ändern und dabei die verschiedenen Aspekte ansprechen. Gemessene Sprachverständlichkeitsschwellen werden mit den Vorhersagen verschiedener Sprachverständlichkeitsmodelle verglichen. Da jedes Modell eine andere Analysestrategie der dargebotenen Signale hat kann beurteilt werden wie gut die einzelnen Modelle die gemessene Sprachverständlichkeit vorhersagen. Diese Dissertation benennt die Grenzen aktueller Modelle und bietet so eine „benchmark“ für die Weiterentwicklung von Sprachverständlichkeitsmodellen. <dt.>