Angesichts der dargelegten Schwierigkeiten ist klar, dass das entscheidende Kriterium für den Entwurf eines derartigen Systems die Performanz oder Leistungsfähigkeit sein muss, wobei dieses Performanzkriterium mathematisch genau zu definieren ist.
Der Lehrstuhl für Informatik 6 (Maschinelles Lernen und Sprachtechnologie) verfolgt einen Ansatz, den man als holistisch (= ganzheitlich) bezeichnen kann. Dabei werden nicht einzelne Laute oder Buchstaben isoliert verarbeitet, sondern ein Satz wird als eine Einheit betrachtet und in seiner Gesamtheit vom Computer erfasst. Hier sei zum besseren Verständnis wieder die Analogie zum menschlichen Spracherkennen herangezogen. Auch der menschliche Hörer gleicht Unzulänglichkeiten im Gehörten, die durch weggelassene Laute, dialektgefärbte Aussprache, Umgebungsgeräusche und so weiter bedingt sind, in der Regel unbewusst aus, indem er zusätzliches Wissen über die Grammatik und die Bedeutung des Gesagten verwendet. Angesichts der dargelegten Schwierigkeiten ist klar, dass das entscheidende Kriterium für den Entwurf eines derartigen Systems die Performanz oder Leistungsfähigkeit sein muss, wobei dieses Performanzkriterium mathematisch genau zu definieren ist. Damit liegt eine Aufgabenstellung vor, wie sie prototypisch in der statistischen Entscheidungstheorie untersucht wird. Die Problemstellung geht in ihrem Ansatz auf Arbeiten von Thomas Bayes im 18. Jahrhundert zurück, so dass die entsprechende Entscheidungsregel als „Bayessche Entscheidungsregel“ bezeichnet wird. Für die Sprachverarbeitung, konkret die Spracherkennung, geht der Einsatz der statistischen Entscheidungstheorie auf Arbeiten in den 1970er Jahren zurück. Um den Ansatz