戦略的なコラボレーションを通じたメンバー体験の向上
Ozzie Sutherland, Iroro Orife, Chih-Wei Wu, Bhanu Srikanth
Netflixでは、メンバーの皆さまに最高の体験を提供することが、私たちのすべての取り組みの中心にあります。そして、それを実現するためには、私たちだけの力では不十分であることも理解しています。 そのため、私たちは多様なテクノロジーパートナーとの緊密な連携を重視しており、彼らの専門知識と、私たちのクリエイティブおよび運用面での洞察を融合させています。 この協業を通じて、新たなアイデアの模索、実用的なツールの開発、そしてストーリーテリングのための技術的限界への挑戦を進めています。この連携は、番組制作に携わる優秀なクリエイターたちに、彼らのビジョンを具現化するためのより良いツールを提供するだけでなく、メンバー体験の革新にもつながっています。 信頼、透明性、そして共通の目的に基づくパートナーシップを築くことで、より迅速かつ意義ある前進が可能となり、世界中の視聴者に対して、物語をより没入的に、より身近に、より楽しめるものへと進化させています。 この協業が特に大きな成果を上げている分野のひとつが、「セリフの聞き取りやすさの向上」です。撮影現場から画面上に至るまで、私たちはこれを Dialogue Integrity Pipeline（ダイアログ・インテグリティ・パイプライン） と呼んでいます。
セリフの明瞭性と一貫性を保つための処理パイプライン
誰もが一度は経験したことがあるはずです。楽しみにしていた夜、リラックスしてエンターテインメントを楽しもうとしているのに、画面上でのセリフが聞き取りづらくて思わず耳を澄ます羽目に。 物語に引き込まれ、すっかり没入していたのに、突然、大事なセリフがまるで空気のように消えてしまう—— 「えっ？今なんて言ったの？セリフが聞き取れない！何が起きたの？」
視聴者はリモコンを手に取り巻き戻したり、音量を上げたり、それでも何とかそのまま視聴を続けるか、再発しないことを願うかもしれません。 洗練された現代のシリーズや映画を制作するには、芸術的かつ技術的に非常に高度な取り組みが求められます。Netflixでは、そうした優れたストーリーを視聴者が快適に楽しめるようにすることを重要視しています。 しかし、**セリフの明瞭度（ダイアログの聞き取りやすさ）**は、私たちが「Dialogue Integrity Pipeline（ダイアログ・インテグリティ・パイプライン）」と呼ぶプロセスの複数の段階において劣化する可能性があります。 セリフの明瞭性と一貫性を保つための処理パイプラインそれは、撮影現場での収録から家庭での最終再生に至るまでのプロセス全体を指します。 この一連の工程にはさまざまな要素が関与しており、その中のいくつかがセリフの聞き取りにくさを引き起こす原因となり得ます。
- 自然な演技スタイル、多様な話し方のパターン、そしてアクセント（訛り）
- 騒がしい撮影場所や、現場でのマイクの配置不良
- シネマティックな（ハイダイナミックレンジ）ミキシングスタイル、過度なダイアログ処理、低品質な再生機器
- 配信パイプライン全体における音声の劣化や妥協
- スピーカー性能が不十分なテレビや、騒がしい家庭環境
これらの問題に対処することは、当社のコンテンツが本来持つクオリティと卓越性の基準を維持するために極めて重要です。
大規模な測定
Netflixでは、業界標準のラウドネスメーターを使用して、コンテンツが当社のラウドネス仕様に適合しているかを測定しています。 このツールは、音のダイナミックレンジ（大きな音から小さな音まで） に関するフィードバックも提供し、セリフの明瞭度に大きく影響を与える要素となっています。 Netflixのオーディオアルゴリズムチームは、これらの測定をさらに発展させ、作品全体の再生時間を通じて、セリフの明瞭度を包括的に理解するためのアプローチを開発したいと考えました。
チームは、短時間客観的明瞭度（STOI: Short-time Objective Intelligibility） 指標に基づいた音声明瞭度測定システムを開発しました[Taalらの研究 (IEEE 音声と言語処理トランザクション)].まず、音声アクティビティ検出器（Speech Activity Detector） がダイアログステムを分析し、発話部分を抽出します。これらの発話は、ミックス内の非音声要素（通常は音楽や効果音）と比較されます。 次に、システムは各音声周波数帯域における信号対雑音比（SNR: Signal-to-Noise Ratio） を計算します。その結果は、各発話ごとに [0 ～ 1.0] , の範囲で簡潔に要約 され、音楽や効果音といった他の要素がリスナーの注意をどの程度妨げるかを定量的に示します。
納品前のセリフ最適化
Netflixの作品全体におけるセリフの明瞭度を理解することは非常に貴重ですが、私たちの使命は単なる分析にとどまりません。 私たちの目標は、クリエイターが家庭の視聴者にとって自然に響くミックスを作り上げられるよう支援するツールを提供することです。
デジタル・オーディオ・ワークステーション（DAW）向けに、セリフの明瞭度を専用に測定するメーター・プラグインが存在しないという課題を受けて、私たちは業界のリーダーであるFraunhofer IDMT（フラウンホーファー デジタルメディア技術研究所）およびNugen Audioと提携し、 ミックスから最終納品まで、クリエイティブなコントロールとセリフの明瞭性を両立させる革新的なソリューションの開発に取り組みました。
私たちはFraunhofer IDMTと協力し、彼らの機械学習を活用した音声明瞭度ソリューションをクロスプラットフォーム対応のプラグイン規格に適応させました。また、Nugen Audioを招き、DAW（デジタルオーディオワークステーション）に対応したプラグインの開発を行いました。
フラウンホーファーIDMT
フラウンホーファー聴覚・音声・音響技術部門（HSA）は、音声明瞭度を測定するメディア処理ツールの研究開発において重要な成果を挙げています。 2020年には、機械学習に基づく手法がSteinberg社のNuendoデジタルオーディオワークステーションに統合されました。 私たちはこの技術を他のオーディオワークステーションでも利用できるようにするため、クロスプラットフォームのVST（Virtual Studio Technology）およびAAX（Avid Audio Extension）プラグイン規格に対応させる共同開発の提案をフラウンホーファーのエンジニアチームに行いました。 科学者たちはこのプロジェクトに強い関心を示し、ダイアログ明瞭度のライブラリを提供してくれました。
ヌーゲン・オーディオ
Nugen Audioは、従来の放送およびストリーミング仕様に準拠しているかを効率的かつ正確に測定するためのプラグイン、VisLMを開発しました。 このプラグインは、フルミックスラウドネス、ダイアログラウドネス、およびトゥルーピークの測定に対応しており、以来、世界中のポストプロダクション業界で広く使用されています。 さらに、Nugen Audioはフラウンホーファーと提携し、Fraunhofer IDMTのダイアログ明瞭度ライブラリを統合した、業界初の新しいツールNugen DialogCheckを開発しました。 このツールは リレコーディングミキサー リアルタイムのインサイトを提供し、ミキシングプロセスの最も重要なポイントでセリフの明瞭度を調整できるよう支援します。これにより、すべての言葉が明確に伝わり、理解されることを保証します。
協力によるより明瞭なセリフの実現
クリスタルクリアなセリフの制作は単なる技術的課題ではなく、継続的な革新と業界全体の強力な連携を必要とする芸術でもあります。クリエイターを支援するために、Netflixとそのパートナーは、高度な明瞭度測定ツールをデジタルオーディオワークステーション（DAW）に直接組み込み、音声チームに以下の能力を提供しています。
- ミックスの初期段階でセリフの明瞭度問題を検出・解決する。
- 芸術的な意図を損なうことなく、音声明瞭度を微調整する。
- あらゆる視聴者に、どんな環境でも没入感のある、理解しやすいストーリーテリングを届ける。
Netflixでは、音響の卓越性を追求し続けています。 スケールに対応した明瞭度測定の革新から、FraunhoferやNugen Audioと協力して開発した最新ツール「DialogCheckプラグイン」まで、私たちはセリフの明瞭度に関する新たな基準を打ち立てています。 クリエイターの意図した通りに一言一句が聴き取れることを保証するために。 しかし、イノベーションは孤立して起こるものではありません。 パートナーと共に協力することで、可能性の限界を押し広げ、創造力を刺激し、物語の未来を切り拓いていくことができるのです。
最後に、この取り組みに多大な貢献をしてくださったスコット・クレイマー氏に心より感謝申し上げます。
出典
技術的な詳細解説を全文読む：
🔗 Netflixコンテンツのセリフ明瞭度測定 – Netflixテックブログ