Robust speech recognition based on spectro temporal processing In this thesis novelle spectro temporal feature extraction techniques are evaluated for enhancing the robustness of automatic speech recognition systems (ASR) in adverse acoustical conditions. Recent physiological and psychoacoustical findings indicate that spectro temporal processing plays an important role in human speech perception. Therefore sigma pi cells and Gabor filter functions are investigated as secondary feature extraction methods based on a spectro temporal representation. Especially the Gabor features are versatile enough to include cepstral features and purely temporal filtering as special cases while additionally aiming at combined spectro temporal modulations. A data driven feature selection method is applied for feature set optimization. For small vocabularies both types of features are shown to increase the robustness of ASR systems. Sigma pi cells also allow for estimating the speech to noise ratio of an input signal solely based on low spectro temporal modulation. The Gabor based Tandem feature sets increase the performance of the Qualcomm ICSI OGI system for the Aurora task when concatenating the two streams. <engl.> In dieser Dissertation werden neuartige spektro temporale Merkmale untersucht die einer Verbesserung der Robustheit automatischer Spracherkennungssysteme unter ungünstigen akustischen Bedingungen dienen sollen. Ergebnisse physiologischer und psychoakustischer Arbeiten weisen auf eine wichtige Rolle spektro temporaler Verarbeitung bei der Sprachwahrnehmung des Menschen hin. Daher werden Sigma pi Zellen und Gabor Filter als Methoden zur Extraktion sekundärer Merkmale auf Basis einer spektro temporalen Repräsentation evaluiert. Insbesondere die Gabor Merkmale beinhalten das Cepstrum sowie eine rein zeitliche Filterung als Spezialfälle wobei darüber hinaus auf spektro temporale Modulationen gezielt wird. Eine datenbasierte Methode zur Merkmalsselektion wird zur Optimierung der Merkmalssätze verwendet. Beide Typen von Merkmalen zeigen eine erhöhte Robustheit bei Experimenten mit kleinen Wortschätzen. Sigma p Zellen erlauben zudem eine Schätzung des Sprach zu Rausch Abstandes des Eingangssignals allein aufgrund kleiner spektro temporaler Modulationen. Durch Anhängen von Gabor basierten Merkmalen kann die Erkennungsleistung des Qualcomm ICSI OGI Erkenners im Aurora Experiment weiter verbessert werden. <dt.>