Der Sprache und Stimme k�¶nnen Informationen �¼ber die Identit�¤t des Sprechers entnommen werden. Je nachdem wie der Nasen- und Mundkanal, die Kehle oder die Stimmb�¤nder ausgebildet sind, ergeben sich mit den Sprechbewegungen des Mundes, der Kiefer und der Zunge individuelle Stimmmuster. Ein Sprachsignal enth�¤lt Information �¼ber die gesprochene Sprache, �¼ber das Geschlecht und �¼ber die physische sowie emotionale Verfassung der Person. Auch m�¶gen sich Informationen �¼ber die geographische, lokale und soziale Herkunft des Sprechers ableiten lassen. H�¤ufig sind Menschen in der Lage, die Identit�¤tsinformation des Sprechers, den sie kennen, zu extrahieren.
Die Sprechererkennung ist abzugrenzen von der Spracherkennung. Die Spracherkennung ist der Begriff f�¼r ein System, das gesprochene Sprache bzw. gesprochenen Text in geschriebenen Text umwandelt. Sie besch�¤ftigt sich also mit dem linguistischen Inhalt einer gesprochenen Nachricht. H�¤ufig wird die Spracherkennung f�¤lschlicherweise mit der Sprechererkennung identiziert, obwohl es sich hierbei nicht um ein biometrisches Verfahren im Sinne dieser Arbeit handelt. Die Spracherkennung wird hier nicht behandelt, sondern die Sprechererkennung.
Die Aufnahme der menschlichen Stimme erfordert, dass die zu erkennende Person etwas sagt, der Sprecher muss sein Sprechverhalten zeigen, und deshalb wird Sprechererkennung in die Kategorie der behavioristischen/dynamischen Methoden eingeordnet. Ein Sprachsignal ist eine komplexe Funktion des Sprechers und seiner Umgebung, die auf einfache Weise durch ein Standardmikrofon erfasst werden kann. Im Gegensatz zu physischen biometrischen Identikationsverfahren wie Fingerbilderkennung, ist die Sprechererkennung nicht statisch und enth�¤lt keine physischen Merkmale. In der Sprechererkennung werden lediglich Informationen verwendet, die von dem Verhalten, also einer Aktion, abh�¤ngen. Sie beinhaltet keine xen, statischen und physischen Charakteristika. Lawrence Kersta von den Bell Labs in den USA machte Anfang der 60iger Jahre den ersten Ansatz f�¼r eine automatische Sprecherverifikation. Hierbei entwickelte er ein Sprachbildspektrogramm, das durch ein kompliziertes elektromechanisches Ger�¤t erstellt wurde. Der Stimmabdruck wurde mit einem Verifikationsalgorithmus verglichen, der auf der Basis eines visuellen Vergleichs entworfen wurde. Zusammen mit der visuellen und der akustischen Methode wurde seit den 70er-Jahren die automatische (computergest�¼tzte) Sprechererkennung erforscht.