音声データのノイズ除去技術解説：SoX / OpenAI Whisper / RNNoise

音声認識モデルや音声処理を行う際、ノイズ除去はモデル精度に大きく影響します。この記事では、代表的なノイズ除去ツールであるSoX、OpenAI Whisper、RNNoiseの特性と使い方を比較・解説します。

1. SoX (Sound eXchange)

SoXは音声処理の「スイスアーミーナイフ」と呼ばれるほど多機能で、特に音声ファイルの基本的な前処理に適しています。

特徴

• 軽量・高速処理
• フィルター（ノイズ除去、ノーマライズ、ゲイン調整）が豊富
• コマンドラインでのバッチ処理に最適

ノイズ除去の例

sox input.wav output.wav noisered noise.prof 0.21

注意点

• ノイズプロファイルを事前に作成する必要がある
• 強いノイズや複雑なノイズ除去には限界あり

2. OpenAI Whisper

Whisperは主に音声認識モデルとして知られますが、実はノイズ環境下の音声認識に特化した内部処理を持ちます。

特徴

• AIベースのモデルで、複雑なノイズに対しても高い認識精度を発揮
• ノイズ除去専用ではないが、ノイズ環境に強いエンベディングを生成

利用例

音声をそのままモデル入力として与えるだけで、ノイズに強い特徴量抽出が行われます。

import whisper
model = whisper.load_model("base")
result = model.transcribe("audio_with_noise.wav")

注意点

• 除去後の音声を生成する機能は標準ではない
• 推論の処理時間が比較的長い

3. RNNoise

RNNoiseは深層学習ベースのリアルタイムノイズ除去モデルで、特に音声通話やストリーミング音声に最適です。

特徴

• リアルタイム処理が可能で低遅延
• 深層学習を用いた高性能ノイズ除去

利用例

ffmpeg -i noisy_input.wav -af arnndn=m=model.rnnn cleaned_output.wav

注意点

• 学習済みモデルを利用するため、モデルをカスタムしたい場合は独自に再学習が必要
• 特殊なノイズには再学習が必要なケースもある

ツール比較まとめ

項目	SoX	OpenAI Whisper	RNNoise
リアルタイム性	△	×	○
複雑なノイズ対応力	△	◎	○
処理速度	◎	△	○
用途例	一般的前処理	高精度認識	リアルタイム音声

結論

• 一般的な前処理にはSoXが高速・軽量でおすすめ。
• Whisperは複雑なノイズ環境での認識に強いが、推論に時間がかかる。
• RNNoiseはリアルタイム音声処理に適している。

用途に応じて最適なツールを選定し、ノイズ除去を効果的に実施しましょう。