ピンクノイズとは？音響・睡眠・録音での使い方と生成方法を徹底解説

2025年12月13日 最終更新日時 : 2025年12月13日 エバープレイ編集部

ピンクノイズとは

ピンクノイズ（pink noise）は、周波数スペクトルにおいてパワーが周波数fに反比例して減衰する雑音で、物理的にはパワースペクトル密度が1/fに比例する信号を指します。専門的には“1/fノイズ”と同義で扱われることが多く、各オクターブあたり同じエネルギーを持つという特性があります。これは、白色雑音（white noise：各Hzあたりのパワーが一定）と比べると低域に相対的に多くのエネルギーが含まれるため、人間の聴覚や自然界の音の分布と相性が良いとされます。

物理的・数学的特性

ピンクノイズは周波数fに対してパワーが1/f（P(f) ∝ 1/f）で変化します。オクターブ単位で見ると、周波数が倍になるごとにパワーが半分になるため、1オクターブ当たりのパワーは一定です。この性質は、周波数対数軸で見る人間の聴覚特性（等ラウドネスの間隔が対数的）に合致するため、音響計測やヒアリングテストで重宝されます。

スペクトルの傾きは、電力レベルでは-3 dB／オクターブ（約-10 dB／10倍周波数）に相当します。対照的に、白色雑音は周波数ごとのパワーが一定、ブラウン（ブラウン運動由来の“赤”ノイズ）ノイズはより急峻に減衰し、約-6 dB／オクターブの傾きを持ちます。

自然界や音楽における出現

1/fノイズは自然現象や生体信号、音楽に広く出現することが知られています。川の流れや心拍の変動、経済データなど、多様なシステムで長期相関を伴う1/f的振る舞いが観察され、音楽でも音の強弱や周波数成分の分布に1/f的性質が見られるという報告があります。これにより、「自然に聞こえる」「耳に心地よい」と感じられる音の背景としてピンクノイズが注目されてきました（Voss & Clarke らの研究が古典的）。

聴覚と心理音響の観点から

人間の聴覚は対数的に周波数を知覚するため、オクターブごとに等エネルギーであるピンクノイズは、聴感上バランスが取れているように感じられます。つまり、高域に不必要にエネルギーが偏る白色雑音よりも、ピンクノイズは全体の帯域が自然に聴こえやすいのです。この特性を利用して、イコライジングの概形確認やリスニング調整、ヘッドフォンやスピーカーの粗いトーン合わせなどに使われます。

音響測定・録音での用途

  • 周波数特性測定：マイクやスピーカー、部屋の周波数応答をざっくり把握する際にピンクノイズを再生し、測定器や耳でバランスを確認します。オクターブ包絡でのエネルギー分布が均一なため、特定の帯域が過剰か不足しているかがわかりやすい。
  • マスキング・環境ノイズ：オフィスなどでの音のマスキング用途や眠りを誘う環境音として利用されます。低域が程よく含まれるため、単なるホワイトノイズに比べて穏やかな印象を与えやすい。
  • キャリブレーション：測定用信号として用いる場合、より精密な測定ではスイープ信号（サインスイープ）や最大長シーケンス（MLS）が好まれることが多いですが、概観をつかむための簡便な信号としてピンクノイズは今でも有用です。

音楽制作やデジタルオーディオでの利用

ピンクノイズは音楽制作においても活用されます。たとえば、ミキシング時に各トラックの相対的な音量バランスを見るためにピンクノイズを使ってチャンネルのパン・ゲイン調整を行うテクニックがあります（ピンクノイズを基準に各トラックを合わせ、その後ノイズを消して微調整をする、いわゆる“pink-noise trick”）。また、ディザリングやノイズシェイピングの文脈で、聴感上目立ちにくいノイズ形状を設計する際に参照されることもあります。

睡眠・健康・認知への影響

近年、睡眠研究の分野では音刺激が睡眠の深さや記憶固定に影響を与えることが示されています。一部の研究で、スローオシレーションに同期させた短い音刺激が徐波睡眠（深い睡眠）を増強し、記憶の再生や定着を助ける可能性が報告されています。ピンクノイズ自体が直接的に万能の効果を持つと断定するのは早計ですが、睡眠誘導や環境ノイズとして用いる製品・アプリが多いのは事実です。個人差や音量・タイミングの最適化が重要であり、不適切な使用は睡眠を妨げる場合もあります。

生成方法と実装上の注意

ピンクノイズの生成方法はいくつかあります。目的や精度に応じて使い分けます。

  • フィルタリング方式：ホワイトノイズを1/fの特性が出るようなフィルタで加工します。アナログでは簡易フィルタを用いる方法、デジタルではIIR/FIRフィルタで設計する方法が一般的です。設計次第で位相特性や遷移帯域の扱いが変わるため、測定用途では注意が必要です。
  • 周波数領域での整形（FFT法）：ホワイトノイズのFFTを取り、周波数スペクトルを1/fにスケーリングして逆FFTで時間領域に戻す方法。精度が高く、任意の帯域での特性制御が容易ですが、計算コストやラップアラウンド（窓処理）の扱いに注意が必要です。
  • Voss–McCartneyアルゴリズム（階層的ランダム加算）：擬似的に1/f特性を生成する効率的な時間領域アルゴリズムで、乱数列を階層的に更新して1/f振る舞いを生み出します。実装が比較的容易でリアルタイム生成にも向きますが、長期的な統計特性を慎重に評価する必要があります。

いずれの方法でも、デジタル実装ではサンプリングレートと帯域制限、量子化ノイズ、ループの長さなどに気をつけます。測定用途ではFFT法による整形が精密ですが、リアルタイム音源やアプリではVoss–McCartneyや適切に設計されたフィルタが現実的です。

実用的な注意点と誤解

  • ピンクノイズは「すべての目的に最適」なノイズではありません。精密な周波数応答測定や位相測定ではスイープ信号やインパルス応答測定が好まれます。
  • ピンクノイズを睡眠導入に使う際は音量設定に注意すること。高音量は睡眠構造を乱すリスクがあります。
  • 『ピンクノイズ＝癒しの音』という単純化は避けるべきで、個人差や聴取環境、周囲の雑音との兼ね合いを考慮する必要があります。

制作用語と技術的指標のまとめ

  • スペクトル傾斜：電力スペクトルで-3 dB／オクターブ（約-10 dB／デケード）。
  • 代表的生成法：フィルタリング、FFT整形、Voss–McCartneyアルゴリズム。
  • 用途：スピーカー・マイクの粗い調整、室内音響の確認、サウンドマスキング、睡眠・リラクゼーション用途の環境音。

現場での作り方（簡易手順）

  1. まずホワイトノイズを生成する（DAWやDSPで容易に可能）。
  2. グラフィックイコライザやパラメトリックEQで低域側に相対的にブーストし、高域側を減衰させるイメージで傾斜を作る。目標は-3 dB／オクターブ。
  3. FFT整形が可能なら、ホワイトノイズのスペクトルを取り、周波数ごとに1/fを乗じて逆FFTで戻すとより正確。窓関数やオーバーラップ処理に注意。
  4. 最終的にリスニングで雑音の「自然さ」をチェック。目的（測定・マスキング・睡眠）に合わせて微調整する。

まとめ

ピンクノイズは「1/f」という単純ながら重要な性質を持ち、音響・測定・環境音設計などで広く使われています。白色雑音と比べて低域にエネルギーが集中しすぎず、オクターブごとに均等なエネルギー分布を持つため、人間の聴覚や自然界の音にマッチしやすいのが大きな特徴です。生成方法や用途を正しく理解し、目的に合わせて適切に扱えば、非常に有用なツールになります。

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