音楽制作におけるデノイジング完全ガイド：技術・実践・注意点
エバープレイ編集部デノイジングとは何か — 音楽制作での定義と目的
デノイジング（ノイズ除去）は、録音やミックス、マスタリングの工程で不要な音（ノイズ）を低減または除去し、対象となる音源の明瞭さや音質を向上させる処理を指します。音楽制作におけるノイズは演奏の邪魔になるだけでなく、ダイナミクス処理やEQ、コンプレッションの挙動を不利にするため、適切な対処が重要です。ただし過度な除去は音楽的要素（響き、残響、空気感）まで失わせるため、バランスが求められます。
音楽制作におけるノイズの種類
ハム（電源ノイズ）: 50/60Hzとその高調波。マイクケーブルの不良や電気系から発生。
ヒス（テープ・ADCノイズ）: 録音機器やプリアンプ由来の広帯域の静かなノイズ。
背景雑音: 空調、PCファン、外部の環境音など、録音現場のノイズ。
クリック・ポップ: レコードのスクラッチ音、編集時の不連続、デジタルのグリッチ。
呼吸音・口ノイズ・衣擦れ: ボーカル録音で顕著に出るノイズ。
位相ノイズやクロストーク: マルチマイク収録時に起きる位相干渉による問題。
主要なデノイジング技術とその原理
スペクトルサブトラクション（Spectral Subtraction）: 録音中のノイズ・プロファイルを取得し、周波数領域でノイズ成分を差し引く古典的手法。単純かつ効果的だが、「ミュージカルノイズ（断片的な残響）が発生しやすい」という欠点がある（S. F. Boll, 1979）。
ウィーナーフィルタ（Wiener Filtering）: 信号対雑音比を最適化する線形フィルタ。統計的手法でノイズ抑制と信号保存のバランスを取る。
ゲーティング／エクスパンダー: 閾値以下のレベルを下げることで静かなノイズを除去。トランジェントの破壊や誤トリガーに注意が必要。
ノッチ/ハイパス/ローパスEQ: 50/60Hzのハムにはノッチ、低域の不要な低ノイズにはハイパスなど、単純かつ軽量な対策。
スペクトル修復（Spectral Repair）: スペクトログラム上でノイズ部分を手動／自動で塗り替える。iZotope RXなどでよく用いられる。
ウェーブレットデノイジング: 時間周波数の局所性を利用し、細かなノイズを除去。非定常ノイズへの対応に有利。
機械学習ベース（DNN/RNN/CNN）: 深層学習を用いたノイズ除去は近年急速に進化。RNNoise（Xiph/Valin）やSEGANなど、リアルタイムや高精度オフライン処理が可能になっている。
商用ツールとオープンソース実装
商用では iZotope RX（Spectral De-noise, Voice De-noise, Dialogue Isolate 等）、Cedar（放送向け高級機）、Waves X-Noise、Accusonus ERA シリーズ、Adobe Audition のノイズリダクション等が代表例です。リアルタイム／低レイテンシ向けには NVIDIA Broadcast（RTX を利用したノイズ除去）やKrisp、RNNoise ベースの実装が使われます。オープンソースでは Xiph.org の RNNoise（https://github.com/xiph/rnnoise）がリアルタイム指向の一例です。
実務的なワークフロー（オフライン修復編）
1) 収録素材の確認: ノイズの種類と発生タイミングを把握する。
2) ノイズプロファイルの作成: 無音部分やノイズだけが聞こえる部分を抽出し、プロファイルを作る。
3) 保守的なノイズ除去: まず軽めの設定で処理し、音質劣化をチェック。過剰な処理は避ける。
4) スペクトル修復と手動編集: 明瞭に聴こえるノイズは手作業で除去する（クリック除去、スペクトルペイント等）。
5) ダイナミクス処理と再付加: 除去で失われた空気感は適度なリバーブを付加して自然さを復元。
ライブ配信・リアルタイム処理の留意点
低レイテンシが求められるライブやストリーミングでは、モデルの計算量や遅延が制約になります。RNNoise のように DSP とニューラルネットを組み合わせたハイブリッド手法や、GPU を用いるソリューション（NVIDIA Broadcast）などが実用的です。ただしリアルタイム処理は過剰な抑圧で発話の明瞭性を損なう危険があるため、状況に応じたプリセット選択と事前テストが不可欠です。
よく起きるアーティファクトと対策
ミュージカルノイズ（断片音）: スペクトルサブトラクションや激しいゲーティングで発生しやすい。解決策は平滑化、マスクベースや学習ベースの手法を用いること。
音のこもり・鮮度の低下: 過度のノイズ除去で高域や空気感が失われる。並列処理（パラレル・ノイズ除去）やリバーブで補正する。
位相問題: マルチマイク素材を個別に処理すると位相不整合が起きやすい。ステレオバランスや位相を確認して処理する。
ベストプラクティス — まずは録る段階から
機材・環境: 良好なマイク、適切なプリアンプ、ケーブル管理、ルームチューニングが最も費用対効果が高い。
ゲイン構成: 入力レベルは十分に確保し、ノイズフロアを相対的に下げる。
マイクテクニック: 指向性と距離の工夫で不要音を避ける。ポップガードやショックマウントを活用。
代替手段の準備: 不可避のノイズがある場合は複数テイクや代替トラック（ADR）を用意する。
機械学習の台頭 — 現状と今後の展望
近年の深層学習は、従来手法では困難だった非定常ノイズの抑制や音色の保持に優れています。SEGAN（Pascual et al., 2017）や様々なエンドツーエンド手法は高品質な結果を示していますが、学習データの偏りや一般化性能、計算コストが課題です。今後はリアルタイム対応の効率化、少ない学習データで高性能を出す手法、そして音楽的文脈（楽器別の特性）を組み込む研究が進むと考えられます。
まとめ — 音の自然さを損なわないことが最優先
デノイジングは単にノイズを消すだけでなく、音楽的な自然さと表現を守るための技術です。最も重要なのは「録音段階での対策」と「過度な処理を避ける」姿勢。現場でできる対策を優先し、必要に応じてスペクトル修復や機械学習ベースのツールを活用するのが実務的なアプローチです。
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参考文献
SEGAN: Speech Enhancement Generative Adversarial Network (Pascual et al., 2017) — arXiv
S. F. Boll, "Suppression of Acoustic Noise in Speech Using Spectral Subtraction", IEEE 1979 (スペクトルサブトラクションの古典論文)
Demucs: Music Source Separation in the Waveform Domain — arXiv (音源分離・関連手法の参考)
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