
エントリーの編集

エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
音声データのノイズ除去技術解説:SoX / OpenAI Whisper / RNNoise
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています

- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
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... 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 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