Quality assessment of spherical microphone array auralizations Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Qualitätsbewertung und vorhersage in virtuellen akustischen Umgebungen insbesondere in Raumsimulationen basierend auf Kugelarraydaten die mithilfe binauraler Synthese auralisiert werden. Dabei werden verschiedene Prädiktionsverfahren angewandt um den Einfluss des Arrays auf die Wiedergabequalität automatisiert vorherzusagen indem die Daten von Hörexperimenten mit denen eines auditorischen Modells in Bezug gesetzt werden. Im Fokus der Experimente stehen unterschiedliche praxisrelevante Aspekte des Messsystems die einen Einfluss auf die Wiedergabequalität haben. Konkret sind dies Messfehler wie räumliches Aliasing Rauschen oder Mikrofonpositionierungsfehler oder die Konfiguration des Arrays. Diese definiert das räumliche Auflösungsvermögen und entspricht der gewählten Ordnung der Sphärischen Harmonischen Zerlegung. Die Experimente basieren auf Kugelarray Simulationen unter Freifeldbedingungen und in einfachen simulierten Rechteckräumen mit unterschiedlichen Reflexionseigenschaften wobei ein Raum trocken der andere dagegen stark reflektierend ist. Dabei dienen zehn Testsignale als Audiomaterial die in praktischen Anwendungen relevant erscheinen wie z. B. Orchester oder Popmusik männlicher und weiblicher Gesang oder Kastagnetten. In Wahrnehmungsexperimenten wird der Einfluss von Messfehlern in einer quantitativen Analyse bewertet und die Qualität der Synthese deskriptiv mit den Attributen Apparent Source Width (ASW) und Listener Envelopment (LEV) bewertet. Die resultierenden Daten bilden die Basis für die Qualitätsvorhersage wobei die Hörtestergebnisse als Observationen und die Ausgangsdaten des auditorischen Modells als Prädiktoren dienen. Mit den Daten werden unterschiedliche Prädiktionsmodelle trainiert und deren Vorhersagegenauigkeit anschließend bewertet. Die entwickelten Modelle ermöglichen es sowohl Messfehler zu identifizieren und zu klassifizieren als auch deren Ausprägung zu schätzen. Darüber hinaus erlauben sie es den Einfluss der Arraykonfiguration auf die Wahrnehmung von ASW und LEV vorherzusagen und die verwendete Ordnung der Schallfeldzerlegung zu identifizieren ebenso wie die Reflexionseigenschaften des simulierten Raumes. Es kommen sowohl einfache Regressionsmodelle und Entscheidungsbäume zur Anwendung als auch komplexere Modelle wie Support Vector Machines oder neuronale Netze. Die entwickelten Modelle zeigen in der Regel eine hohe Genauigkeit bei der Qualitätsvorhersage und erlauben so die Analyse von grundlegenden Array Eigenschaften ohne aufwendige Hörexperimente durchführen zu müssen. Obwohl die Anwendbarkeit der Modelle auf die hier untersuchten Fälle beschränkt ist können sie sich als hilfreiche Werkzeuge bei der Entwicklung von Kugelarrays für Auralisationsanwendungen erweisen.