(57) Изобретение относится к области автоматической оценки качества речевого сигнала, в частности к способу обучения нейронных сетей оценивать отношение сигнал/шум, время реверберации, класс шума, присутствующего в записи, и давать общую оценку качества как функцию от указанных оценок на целом речевом сигнале или его фрагменте. Предложенный способ обучения нейронной сети оценивать характеристики качества входного речевого сигнала содержит этапы, на которых выполняют подготовку набора обучающих речевых сигналов, для каждого из которых известно отношение сигнал/шум, время реверберации и класс шума, выбираемый из заданного множества классов шумов, применяют к каждому обучающему речевому сигналу детектор речевой активности с выделением из указанного обучающего речевого сигнала обучающих признаков, выполняют обучение нейронной сети одновременно предсказывать на основе полученных обучающих признаков отношение сигнал/шум, время реверберации, класс шума и обобщенную оценку качества для входного речевого сигнала.