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対応：RX Standard および Advanced｜モジュールおよびプラグイン

概要（Overview）

Spectral De-noise は、対象となるノイズのプロファイルを学習し、それを信号から差し引くことで、定常的またはゆっくり変化するトーナルノイズとブロードバンドのヒスを除去するよう設計されています。テープヒス、空調（HVAC）システム、屋外環境、ラインノイズ、グランドループ、カメラのモーター、ファン、風、多数の倍音を含む複雑なブザー音などに役立ちます。

Spectral De-noise は背景ノイズのプロファイルを学習し、信号の振幅が指定したしきい値を下回ったときにそのノイズを差し引きます。正確で高品質なノイズ低減を素早く実現できる柔軟なツールです。トーナルノイズとブロードバンドノイズに対する個別のコントロール、デノイズアーティファクトの管理、周波数スペクトル全体での低減量を制御する編集インターフェイスも備えています。

コントロール（Controls）

Learn

Learn が有効なとき、Spectral De-noise は選択範囲からノイズプロファイルをキャプチャします。Learn でノイズプロファイルをキャプチャすると、処理の間そのプロファイルは固定されます。手動で学習したノイズプロファイルは、ファイル全体を通して一定で連続的なノイズの除去・低減に最も適しています。

Spectral De-noise でノイズプロファイルを学習するには：

1. ファイル内で見つけられる最も長いノイズの区間（理想的には数秒）を選択します。
2. Learn ボタンをクリックしてノイズプロファイルをキャプチャします。RX Audio Editor の Spectral De-noise モジュールでは、選択範囲を作成して「Learn」をクリックします。RX Spectral De-noise プラグインでは、Learn ボタンを有効にしてオーディオを再生するか、AudioSuite で「Preview」を選択して現在の選択範囲からノイズプロファイルをキャプチャします。

注：ノイズプロファイルのキャプチャや、RX 12 Audio Editor で複数の選択範囲からノイズプロファイルを学習する際の最良の結果を得る方法については、下記の「詳細情報」セクションを参照してください。

Adaptive Mode

Adaptive Mode が有効なとき、Spectral De-noise 処理に使われるノイズプロファイルは入力オーディオに基づいて変化します。Adaptive モードは、屋外環境の録音、交通ノイズ、波の音など、絶えず変化するノイズソースでうまく機能します。

Spectral De-noise の Adaptive モードに関するパフォーマンス上の注意：Spectral De-noise の Adaptive モードは、かなりのメモリと計算能力を使用します。より効率的な適応型ノイズ低減には、高効率かつゼロレイテンシーで設計された Voice De-noise の Adaptive モードを試してください。

Learning Time [s]

時間とともに変化するノイズプロファイルを学習する際に、Adaptive モードが使うルックアヘッド時間を決定します。

Threshold（Noisy/Tonal）

ノイズと有用な信号レベルの振幅の分離を制御します。

• しきい値を高く設定するとより多くのノイズを低減しますが、低レベルの信号成分も抑制します。
• しきい値を低くすると低レベルの信号ディテールを保持しますが、ノイズが信号によってモジュレートされることがあります。しきい値の引き上げはトーナルノイズ部分とランダムノイズ部分で別々に行えます。良いデフォルトは 0 dB です。

ヒント：背景ノイズの振幅が時間とともに変化する場合（交通ノイズやレコードの表面ノイズなど）は、その変化に対応するために Threshold を上げてください。

Reduction（Noisy/Tonal）

希望するノイズ抑制量をデシベルで制御します。Spectral De-noise はノイズをトーナル部分（ハム、ブザー、干渉など）とランダム部分（ヒスなど）に自動的に分離できます。これらの部分の抑制量を別々に指定できます（たとえば、不快なブザーだけを低減し、気にならない一定のヒスは残すといったことが望ましい場合もあります）。

注：強いノイズ抑制は低レベルの信号も劣化させることがあるため、ノイズが気にならないレベルまで下げるのに必要な分だけ抑制を適用することをお勧めします。

Quality

ノイズ低減の品質と計算の複雑さに影響します。この選択は CPU 使用量に直接影響します。RX の Spectral De-noise モジュールには、処理時間の異なる 4 つのアルゴリズムがあります。

• A：最も CPU 負荷が低くレイテンシーも最小で、リアルタイム動作に最も適しています。信号スペクトルの時間方向のスムージングによってミュージカルノイズアーティファクトを低減します。
• B：適応型の 2D スムージング（時間と周波数の両方）を使って、より高度なミュージカルノイズ抑制を実現します。より CPU 負荷が高くレイテンシーも増えますが、一部のマシンではリアルタイムで動作できます。
• C：信号トランジェントのより良い処理とさらに少ないミュージカルノイズアーティファクトのために、マルチレゾリューション動作を加えます。非常に CPU 負荷の高いアルゴリズムで、リアルタイム動作には推奨されません。
• D：ノイズに埋もれた信号ディテールを再構成するために高周波合成を加えます。アルゴリズム D の速度はアルゴリズム C と同程度です。このアルゴリズムはリアルタイム動作には推奨されません。

Artifact Control

ノイズ低減がスペクトル減算とワイドバンドゲーティングのどちらにどれだけ依存するかを決定します。

• 低い値を使うと、ノイズ低減はスペクトル減算に依存します。ノイズと目的のオーディオ信号をより正確に分離できますが、強い処理時に「チャーピー」または「ウォータリー」な音になるミュージカルノイズアーティファクトを生じることがあります。
• 高い値を使うと、ノイズ低減はより広帯域のゲーティングに依存し、ミュージカルノイズアーティファクトは少なくなりますが、よりブロードバンドゲーティングらしい音になり、信号がしきい値を下回った直後にノイズのバーストが生じます。

Noise Spectrum Display

Noise Spectrum 表示は、再生中とノイズ低減処理の適用中の両方で有用な情報を示します。

Noise Spectrum の色の凡例：

• Input（グレー）：入力オーディオ信号のスペクトル
• Output（白）：デノイズされた出力オーディオ信号のスペクトル
• Noise Profile（オレンジ）：学習したノイズプロファイルに Threshold コントロールのオフセットを加えたもの
• Residual Noise（黄）：デノイズ後に望むノイズフロアで、Reduction Curve を変更して制御できます
• Reduction Curve（青）：スペクトル全体にわたるノイズ低減の手動の重み付け

Smoothing

Reduction Curve が有効なとき、低減カーブのポイント間の補間量を制御し、編集カーブポイント間の傾斜を急にしたり緩やかにしたりできます。

Reduction Curve

有効にすると、最大 25 個の編集ポイントで低減スペクトルを微調整できます。これにより、異なる周波数領域にまたがって適用するノイズ低減量をカスタマイズできます。

• 編集ポイントの値を高くすると、その周波数領域のノイズ低減が少なくなります。
• 編集ポイントの値を低くすると、その周波数領域のノイズ低減が多くなります。
• たとえば、低域の HVAC のランブルを低減しつつ高域のエネルギーを保ちたい場合は、カーブの最も左のポイントを少し下げ、5 kHz 付近にポイントを作って少し上げます。

Reduction Curve の編集ポイントは次の方法で操作できます。

• 左クリックで終点を追加します（エンベロープカーブ上にグレーのボックスとして表示されます）。
• 右クリック、または画面外にドラッグして編集ポイントを削除します。
• Shift を押しながら低減カーブポイントをドラッグすると、軸にロックできます。
• Control/Command を押しながらだと、位置を非常に細かく制御できます。

Reset

Noise Reduction Curve をデフォルトの 0 dB 設定に戻します。

Advanced Settings（詳細設定）

Algorithm Behavior（Advanced Settings）

Smoothing - Advanced

強いデノイズの結果として生じることのあるミュージカルノイズアーティファクトの低減を制御します。

ミュージカルノイズとは？ミュージカルノイズは、ノイズスペクトルのランダムな統計的変動によってサブバンドゲートがランダムにトリガーされることで生じます。これらのアーティファクトは、ノイズ低減処理で残る「チャーピー」または「ウォータリー」な音と表現されることがあります。

Algorithm

オーディオを処理する際にスペクトログラムに生じることのあるランダムなリップル（「ミュージカルノイズ」アーティファクト）を除去するためのスムージングアルゴリズムを選択します。スムージングの強さは Smoothing スライダーで制御します。

• SIMPLE：FFT の各周波数チャンネルで独立してノイズゲーティングを行います。サブバンドゲートのリリースタイムは Release スライダーで制御します。低レイテンシーで高速なアルゴリズムで、リアルタイム動作に適しています。
• ADVANCED ＆ EXTREME：オーディオ信号の時間-周波数の同時解析を行い、より良い品質と少ない「ミュージカルノイズ」アーティファクトをもたらします。これらのアルゴリズムはレイテンシーと計算の複雑さが高くなります。

FFT Size (ms)

処理の時間分解能と周波数分解能を選択します。

• FFT サイズを大きくすると周波数バンドが増え、近接した信号倍音の間のノイズをカットしたり、隣接する信号に影響を与えずに定常的なノイズの倍音をカットしたりできます。
• FFT サイズを小さくすると信号の変化への応答が速くなり、トランジェントイベント周辺のノイズの多いエコーが少なくなります。

注意：FFT サイズを変更した場合、古いノイズプロファイルは別の FFT サイズで取得されたため不正確になります。De-noise モジュールの Learn 機能を再度実行することをお勧めします。

Multi-Res

選択したアルゴリズムタイプでマルチレゾリューション処理を有効にします。Multi-res チェックボックスを選択すると、信号がリアルタイムで解析され、信号の各セグメントに最も適切な FFT サイズが選択されます。これは、トランジェントのにじみを最小化すると同時に、必要な箇所で高い周波数分解能を実現するために行われます。

注：マルチレゾリューションモードでは FFT 分解能が自動的に選択されるため、FFT size コントロールは効果がありません。マルチレゾリューションモードに切り替える際にノイズプロファイルを学習し直す必要はありません。

高速フーリエ変換（FFT）：信号の周波数スペクトルを計算する手法です。FFT サイズが大きいほど周波数分解能が高くなり、音程や音色の変化がより明確になります。ただし、FFT ベースの処理を使う場合、ソースから除去するオーディオが多いほど、望ましくないアーティファクトが生じやすくなります。

Noise Floor（Advanced Settings）

• Synthesis：デノイズ後に高周波素材を合成します。Synthesis を 0 より大きい値に設定すると、デノイズ後に信号倍音が合成されます。合成された倍音はノイズフロアのレベルに留まり、処理によって生じた高域の隙間を埋めます。Synthesis を上げると処理後のオーディオに生気や空気感を加えられます。Synthesis が多すぎると信号に明らかな歪みが生じることがあります。
• Enhancement：ノイズフロアより下に落ちた信号倍音を強調します。Enhancement は信号の倍音構造を予測し、信号倍音がノイズに埋もれている可能性のある領域でノイズ低減を弱めます。これにより、埋もれて検出されないかもしれない高域の信号倍音を保持できます。Enhancement は結果の信号をより明るく自然な響きにできますが、高い値の倍音強調は高域ノイズが信号によってモジュレートされる原因にもなります。
• Masking：効果が知覚されない箇所のノイズ低減の深さを減らします。Masking は心理音響モデルを有効にし、ノイズが主観的に聞こえない箇所でより弱い抑制を使えるよう抑制量を動的に制御します。特定の領域のノイズが聞こえないと計算された場合、この機能はその領域での信号処理を防ぎます。これにより信号への処理量を減らし、全体的な信号の整合性に良い影響を与える可能性があります。スライダーの位置は、抑制レベルへの心理音響モデルの影響を制御します。非常に高い、聞こえない周波数をカットする必要がある場合は 0 に設定します。それ以外は 10 のままにします。
  （注：Masking スライダーが 0 のとき機能はオフになり、ノイズ抑制量はスペクトラムアナライザーの黄色のカーブ（より正確には、黄色のカーブとオレンジのカーブの差）によって一様に支配されます。）
• Whitening：処理後のノイズフロアをよりホワイトノイズに近い形に整形します。Whitening は、残留ノイズのスペクトルを整形するために、異なる周波数で適用されるノイズ低減量（黄色のカーブで示される）を変更します。Whitening を 0 に設定すると、抑制は Reduction（tonal/broadband）スライダーで制御されるとおり全周波数で一様になり、抑制されたノイズは元のノイズと似たスペクトル形状になります。Whitening を最大値に設定すると、抑制後のノイズフロアの形状がホワイトノイズに近くなり、残留ノイズはより中立的な音になります。
  （注：Whitening でノイズフロアのバランスを変えると過剰処理による隙間を防げますが、不自然に白いノイズフロアは、ほかの固有の空間（ロケ地など）のノイズと編集・ミックスする際にノイズモジュレーションなどの問題を引き起こすことがあります。）

Dynamics（Advanced Settings）

• Knee：アルゴリズムが信号とノイズをどれだけ精密に区別するかを制御します。このスライダーは、デノイズ処理におけるゲーティングのニーの鋭さを制御します。値が高いと De-noise の遷移がより急になり、ノイズに対する信号の検出でエラーが生じやすくなります。値が低いとニー周辺のデノイズがより寛容になり、しきい値をわずかに下回るだけの信号への減衰が小さくなります。ノイズ低減の深さは浅くなることがありますが、アーティファクトも少なくなります。
• Release [ms]：サブバンドノイズゲートのリリースタイムをミリ秒で選択します。リリースタイムを長くするとミュージカルノイズが少なくなりますが、信号の減衰後に信号の初期トランジェントや残響の尾を低減・軟化させることもあります。
  （注：Release コントロールは Simple アルゴリズムが選択されているときのみ利用できます。）

詳細情報（More Information）

手動でノイズプロファイルを学習する際に最良の結果を得るヒント（Tips for getting the best results when learning noise profiles manually）

• ノイズプロファイルを学習する前に、低減・除去したいノイズだけを含む録音の最も長い区間（理想的には数秒）を特定して選択します。
• 最良の結果を得るには、保持したいコンテンツを選択範囲に含めないようにします（たとえば、「ノイズ」とみなさないオーディオは選択範囲に含めないでください）。
• 通常、ノイズだけの区間はファイルの先頭や末尾、または録音中のポーズや切れ目（たとえばダイアログ録音の言葉と言葉の間のポーズ）で見つけられます。

複数の選択範囲からノイズプロファイルを学習する（Learning a Noise Profile From Multiple Selections）

RX スタンドアロンアプリケーションでは、複数の孤立した選択範囲からスペクトルプロファイルを作成できます。これは、プロファイルを構築するのに十分な孤立したノイズを見つけられないファイルで役立ちます。

たとえば、ノイズの上で誰かが話しているファイルを復元しようとする場合、ある時点で声が存在しない周波数のノイズを選択できます。Lasso や Brush 選択ツールで十分な量のこのノイズを選択すれば、Spectral De-noise で良い結果が得られる正確なノイズプロファイルを作成できます。Shift を押しながら選択することで、一度に複数の選択範囲を作成できます。

より良いノイズプロファイルを構築するために、可能な場所のノイズを選択してください。

この機能は Spectral De-noise プラグインでは利用できません。RX のスペクトル選択ツールの使用と、選択領域の時間・周波数の正確な計算が必要なためです。複数の選択範囲で完全なノイズプロファイルを作成できない場合、RX は既存のプロファイルから妥当なノイズプロファイルを構築しようとします。不完全なノイズプロファイルがある場合、RX はプロファイルを補完するかどうかを尋ねます。

たとえば、100 Hz より下の低周波ランブル、200 Hz〜5000 Hz のブロードバンドノイズ、8000 Hz より上のすべてのノイズしかキャプチャできなかった場合でも、RX が隙間を埋めてくれます。複数の選択範囲からプロファイルを構築すると柔軟性が得られ、RX は見逃したノイズを推測します。

参照元情報：Spectral De-noise
https://docs.izotope.com/rx12/en/spectral-de-noise.html

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