Dieses Buch zeigt, wie man die neuesten Methoden des maschinellen Lernens (Deep Learning) f r die Vorhersage der Sprachqualit t einsetzen kann. Der Autor zeigt, wie die j ngsten Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens f r die Aufgabe der Sprachqualit tsvorhersage genutzt werden k nnen und bietet eine eingehende Analyse der Eignung verschiedener Deep-Learning-Architekturen f r diese Aufgabe. Der Autor zeigt dann, wie das resultierende Modell herk mmliche Sprachqualit tsmodelle bertrifft und zus tzliche Informationen ber die Ursache einer Qualit tsbeeintr chtigung durch die Vorhersage der Sprachqualit tsdimensionen Rauschen, F rbung, Diskontinuit t und Lautheit liefert.