Рассмотрен феномен акустической вариативности речевого сигнала в системах автоматического распознавания речи. Исследованы две ее разновидности: внутри- и междикторская вариативность речи. Для их математического описания и сопоставления по величине применена вероятностная кластерная модель минимальных речевых единиц в информационной метрике Кульбака–Лейблера. На ее основе получены теоретические оценки акустической вариативности речевого сигнала для каждой ее разновидности в отдельности, описан и количественно охарактеризован эффект защиты информации в системах с настройкой на голос санкционированного пользователя. Показано, что внутридикторская вариативность пренебрежимо мала по своей величине по сравнению с междикторской вариативностью речи, и поэтому не оказывает заметного вредного влияния на эффективность автоматического распознавания речи. Для подтверждения и развития результатов теоретического исследования поставлен вычислительный эксперимент, в рамках которого рассмотрены два речевых потока от двух разных дикторов. При его проведении использовано авторское программное обеспечение. По результатам эксперимента установлено, что уровень междикторской вариативности речи в ряде случаев выходит за рамки межфонемных различий в пределах однородного речевого потока. Поэтому в системах с настройкой на голос диктора, эффект от акустической вариативности речевого сигнала не только однозначно в целом положителен, а именно: это защита информации от несанкционированного доступа, но и значителен в теоретико-вероятностном отношении. Полученные результаты предназначены для использования при разработке новых и модернизации существующих систем автоматического распознавания речи, рассчитанных на работу в автономном режиме.