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Dieses Buch zeigt, wie man die neuesten Methoden des maschinellen Lernens (Deep Learning) für die Vorhersage der Sprachqualität einsetzen kann. Der Autor zeigt, wie die jüngsten Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens für die Aufgabe der Sprachqualitätsvorhersage genutzt werden können und bietet eine eingehende Analyse der Eignung verschiedener Deep-Learning-Architekturen für diese Aufgabe. Der Autor zeigt dann, wie das resultierende Modell herkömmliche Sprachqualitätsmodelle übertrifft und zusätzliche Informationen über die Ursache einer Qualitätsbeeinträchtigung durch die Vorhersage der Sprachqualitätsdimensionen Rauschen, Färbung, Diskontinuität und Lautheit liefert.
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