In diesem Projekt wurden zwei unterschiedliche Spracherkenner, die dem allgemeinen Stand der Technik entsprechen, verwendet. Sie arbeiten beide auf dem oben erläuterten statistischen Verfahren. Trotzdem gibt es neben den Gemeinsamkeiten, wie sprecherunabhängiger und schneller Erkennung, einige Unterschiede. An dieser Stelle sei bemerkt, daß nur wenig Trainingsmaterial zur Bestimmung des akustischen und linguistischen Modells zur Verfügung stand. Zum Training des akustischen Modells wurden daher unterschiedliche Daten verwendet. Somit können auch keine direkt vergleichbaren Fehlerraten der Erkenner ermittelt werden. Für das Sprachmodell können auch keine stochastischen Modelle wie zum Beispiel ein Trigram-Modell erzeugt werden. Zur Zeit steht eine Satzsammlung von etwa 300 parametrisierten Sätzen und 1290 verbalen Äußerungen zur Verfügung. Zur genaueren Beschreibung sei auf 5.2.4 und auf Anhang B verwiesen.