音声変換ツール完全ガイド｜MP3・WAV・FLAC対応の高品質オーディオ処理技術
音声フォーマット変換の基礎、ビットレート最適化、サンプリングレート変換、コーデック選択、バッチ処理、メタデータ保持まで、プロ級の音声処理技術を4500字で徹底解説
18분 읽기
音声変換ツール完全ガイド
はじめに：デジタル音声の最適化戦略
デジタル音声の世界では、用途に応じた適切なフォーマット選択が品質とファイルサイズのバランスを左右します。ストリーミング配信、ポッドキャスト制作、音楽アーカイブなど、それぞれのニーズに最適な音声フォーマットと変換技術があります。本記事では、音声変換の技術的側面から実践的な活用方法まで、包括的に解説します。
💡 業界データ: Spotify 2024レポートによると、適切なビットレート最適化により、音質を維持しながらストリーミングコストを35%削減できることが報告されています。
第1章：音声フォーマットの技術詳細
1.1 主要フォーマットの特性比較
各フォーマットの技術仕様
const audioFormats = {
WAV: {
compression: 'none',
type: 'lossless',
bitDepth: [8, 16, 24, 32],
sampleRates: [8000, 16000, 22050, 44100, 48000, 96000, 192000],
channels: [1, 2, 5.1, 7.1],
fileSize: 'large',
quality: 'perfect',
useCase: 'マスタリング、編集作業',
pros: '無圧縮、完全な音質',
cons: 'ファイルサイズが大きい'
},
FLAC: {
compression: 'lossless',
type: 'lossless',
compressionRatio: 0.5, // 約50%圧縮
bitDepth: [8, 16, 24],
sampleRates: [8000, 16000, 22050, 44100, 48000, 88200, 96000, 192000],
quality: 'perfect',
useCase: '音楽アーカイブ、高品質配信',
pros: '可逆圧縮、メタデータ対応',
cons: '処理負荷が高い'
},
MP3: {
compression: 'lossy',
type: 'lossy',
bitrates: [32, 64, 128, 192, 256, 320], // kbps
vbr: true, // Variable Bit Rate対応
sampleRates: [8000, 16000, 22050, 32000, 44100, 48000],
quality: 'good',
useCase: 'ストリーミング、ポータブル',
pros: '高圧縮率、広い互換性',
cons: '音質劣化あり'
},
AAC: {
compression: 'lossy',
type: 'lossy',
profiles: ['AAC-LC', 'HE-AAC', 'HE-AAC v2'],
bitrates: [16, 32, 64, 96, 128, 256, 320],
quality: 'very good',
useCase: 'ストリーミング、Apple製品',
pros: 'MP3より高効率、低ビットレートで高品質',
cons: 'ライセンス制約'
},
OGG: {
compression: 'lossy',
codec: 'Vorbis',
type: 'lossy',
bitrates: [45, 64, 96, 128, 160, 192, 224, 256, 320, 500],
quality: 'very good',
useCase: 'ゲーム、Web配信',
pros: 'オープンソース、高品質',
cons: 'Apple製品での互換性問題'
}
};
// ビットレート計算
function calculateBitrate(sampleRate, bitDepth, channels) {
return sampleRate * bitDepth * channels;
}
// ファイルサイズ予測
function estimateFileSize(duration, bitrate) {
return (bitrate * duration) / 8; // bytes
}
1.2 サンプリングレートとビット深度
音質への影響と選択基準
class AudioQualityManager {
// ナイキスト定理に基づく最適サンプリングレート
getOptimalSampleRate(maxFrequency) {
return maxFrequency * 2;
}
// 用途別推奨設定
getRecommendedSettings(useCase) {
const settings = {
'voice': {
sampleRate: 16000,
bitDepth: 16,
channels: 1,
format: 'mp3',
bitrate: 64
},
'podcast': {
sampleRate: 44100,
bitDepth: 16,
channels: 1,
format: 'mp3',
bitrate: 128
},
'music-streaming': {
sampleRate: 44100,
bitDepth: 16,
channels: 2,
format: 'aac',
bitrate: 256
},
'music-archive': {
sampleRate: 96000,
bitDepth: 24,
channels: 2,
format: 'flac',
bitrate: null // lossless
},
'professional': {
sampleRate: 192000,
bitDepth: 32,
channels: 2,
format: 'wav',
bitrate: null // uncompressed
}
};
return settings[useCase] || settings['music-streaming'];
}
// リサンプリング品質設定
getResamplingFilter(fromRate, toRate) {
const ratio = toRate / fromRate;
if (ratio > 1) {
// アップサンプリング
return {
type: 'sinc',
windowFunction: 'blackman-harris',
taps: 256,
cutoff: 0.9
};
} else {
// ダウンサンプリング
return {
type: 'sinc',
windowFunction: 'kaiser',
beta: 8.6,
taps: 512,
cutoff: 0.95 * ratio
};
}
}
}
第2章：高品質変換処理の実装
2.1 FFmpegを使用した変換
Node.jsでの音声変換実装
const ffmpeg = require('fluent-ffmpeg');
const fs = require('fs').promises;
const path = require('path');
class AudioConverter {
constructor(options = {}) {
this.ffmpegPath = options.ffmpegPath || 'ffmpeg';
this.threads = options.threads || 4;
this.normalize = options.normalize || false;
}
async convert(inputPath, outputPath, options = {}) {
const {
format = 'mp3',
bitrate = '192k',
sampleRate = 44100,
channels = 2,
codec = this.getDefaultCodec(format),
vbr = false,
quality = 2, // VBR quality (0-9, 0=best)
metadata = true
} = options;
return new Promise((resolve, reject) => {
let command = ffmpeg(inputPath)
.audioCodec(codec)
.audioFrequency(sampleRate)
.audioChannels(channels);
// ビットレート設定
if (vbr && format === 'mp3') {
command = command.audioQuality(quality);
} else {
command = command.audioBitrate(bitrate);
}
// ノーマライズ処理
if (this.normalize) {
command = command.audioFilters([
'loudnorm=I=-16:LRA=11:TP=-1.5'
]);
}
// 追加フィルター
if (options.filters) {
command = command.audioFilters(options.filters);
}
// メタデータ保持
if (metadata) {
command = command.outputOptions('-map_metadata 0');
}
// 実行
command
.output(outputPath)
.on('start', (commandLine) => {
console.log('FFmpeg command:', commandLine);
})
.on('progress', (progress) => {
if (options.onProgress) {
options.onProgress(progress);
}
})
.on('end', () => {
resolve({
success: true,
output: outputPath,
format: format
});
})
.on('error', (err) => {
reject(err);
})
.run();
});
}
getDefaultCodec(format) {
const codecs = {
'mp3': 'libmp3lame',
'aac': 'aac',
'ogg': 'libvorbis',
'flac': 'flac',
'wav': 'pcm_s16le',
'opus': 'libopus',
'm4a': 'aac',
'wma': 'wmav2'
};
return codecs[format] || 'copy';
}
// バッチ変換
async batchConvert(files, outputDir, options = {}) {
const results = [];
const { parallel = 2 } = options;
// 並列処理の制御
const chunks = this.chunkArray(files, parallel);
for (const chunk of chunks) {
const promises = chunk.map(async (file) => {
const outputName = path.basename(file.input, path.extname(file.input));
const outputPath = path.join(outputDir, `${outputName}.${options.format || 'mp3'}`);
try {
const result = await this.convert(file.input, outputPath, {
...options,
...file.options
});
return { ...result, original: file.input };
} catch (error) {
return {
success: false,
original: file.input,
error: error.message
};
}
});
const chunkResults = await Promise.all(promises);
results.push(...chunkResults);
}
return this.generateReport(results);
}
chunkArray(array, size) {
const chunks = [];
for (let i = 0; i < array.length; i += size) {
chunks.push(array.slice(i, i + size));
}
return chunks;
}
generateReport(results) {
const successful = results.filter(r => r.success);
const failed = results.filter(r => !r.success);
return {
total: results.length,
successful: successful.length,
failed: failed.length,
results: results,
summary: {
formats: [...new Set(successful.map(r => r.format))],
totalProcessingTime: results.reduce((acc, r) => acc + (r.processingTime || 0), 0)
}
};
}
}
2.2 高度な音声処理
エフェクトとフィルター適用
class AudioProcessor {
// イコライザー処理
applyEqualizer(inputPath, outputPath, bands) {
const filters = bands.map(band => {
return `equalizer=f=${band.frequency}:t=q:w=${band.width}:g=${band.gain}`;
}).join(',');
return ffmpeg(inputPath)
.audioFilters(filters)
.output(outputPath)
.run();
}
// ノイズ除去
async removeNoise(inputPath, outputPath, options = {}) {
const {
noiseProfile = null,
sensitivity = 0.21,
noiseReduction = 0.3
} = options;
// ステップ1: ノイズプロファイルの生成
if (!noiseProfile) {
await this.generateNoiseProfile(inputPath);
}
// ステップ2: ノイズ除去
return ffmpeg(inputPath)
.audioFilters([
`highpass=f=100`,
`lowpass=f=8000`,
`afftdn=nr=${noiseReduction}:nf=-20`
])
.output(outputPath)
.run();
}
// コンプレッサー
applyCompressor(inputPath, outputPath, options = {}) {
const {
threshold = -20, // dB
ratio = 4, // 4:1
attack = 5, // ms
release = 100, // ms
makeup = 2 // dB
} = options;
return ffmpeg(inputPath)
.audioFilters([
`acompressor=threshold=${threshold}dB:ratio=${ratio}:attack=${attack}:release=${release}:makeup=${makeup}dB`
])
.output(outputPath)
.run();
}
// リバーブ追加
addReverb(inputPath, outputPath, options = {}) {
const {
roomSize = 0.5,
damping = 0.5,
wetLevel = 0.3,
dryLevel = 0.7
} = options;
// Freeverb アルゴリズム
return ffmpeg(inputPath)
.complexFilter([
`[0:a]aecho=0.8:0.9:40:0.5[wet]`,
`[0:a]volume=${dryLevel}[dry]`,
`[wet]volume=${wetLevel}[wet2]`,
`[dry][wet2]amix=inputs=2[out]`
])
.outputOptions(['-map', '[out]'])
.output(outputPath)
.run();
}
// ピッチシフト
changePitch(inputPath, outputPath, semitones) {
const pitchFactor = Math.pow(2, semitones / 12);
return ffmpeg(inputPath)
.audioFilters([
`asetrate=44100*${pitchFactor},aresample=44100`
])
.output(outputPath)
.run();
}
// テンポ変更（ピッチ維持）
changeTempo(inputPath, outputPath, factor) {
return ffmpeg(inputPath)
.audioFilters([
`atempo=${factor}`
])
.output(outputPath)
.run();
}
}
2.3 ストリーミング最適化
アダプティブビットレート対応
class StreamingOptimizer {
// HLS用セグメント生成
async generateHLS(inputPath, outputDir, options = {}) {
const {
segmentDuration = 10,
variants = [
{ bitrate: 64, name: 'low' },
{ bitrate: 128, name: 'medium' },
{ bitrate: 256, name: 'high' }
]
} = options;
const masterPlaylist = ['#EXTM3U', '#EXT-X-VERSION:3'];
for (const variant of variants) {
const variantDir = path.join(outputDir, variant.name);
await fs.mkdir(variantDir, { recursive: true });
// 各ビットレートのストリーム生成
await new Promise((resolve, reject) => {
ffmpeg(inputPath)
.audioBitrate(`${variant.bitrate}k`)
.audioCodec('aac')
.outputOptions([
'-hls_time', segmentDuration,
'-hls_playlist_type', 'vod',
'-hls_segment_filename', path.join(variantDir, 'segment_%03d.ts')
])
.output(path.join(variantDir, 'playlist.m3u8'))
.on('end', resolve)
.on('error', reject)
.run();
});
// マスタープレイリストに追加
masterPlaylist.push(
`#EXT-X-STREAM-INF:BANDWIDTH=${variant.bitrate * 1000},CODECS="mp4a.40.2"`,
`${variant.name}/playlist.m3u8`
);
}
// マスタープレイリスト保存
await fs.writeFile(
path.join(outputDir, 'master.m3u8'),
masterPlaylist.join('\n')
);
}
// DASH用マニフェスト生成
async generateDASH(inputPath, outputDir, options = {}) {
const variants = options.variants || [64, 128, 256];
const dashCommand = ffmpeg(inputPath);
variants.forEach((bitrate, index) => {
dashCommand
.output(`${outputDir}/audio_${bitrate}k.mp4`)
.audioBitrate(`${bitrate}k`)
.audioCodec('aac');
});
return dashCommand
.outputOptions([
'-dash', '1',
'-dash_segment_type', 'mp4'
])
.run();
}
}
第3章：メタデータ処理
3.1 ID3タグの管理
メタデータの読み取りと編集
const NodeID3 = require('node-id3');
const musicMetadata = require('music-metadata');
class MetadataManager {
// メタデータ読み取り
async readMetadata(filePath) {
try {
const metadata = await musicMetadata.parseFile(filePath);
return {
format: metadata.format,
common: {
title: metadata.common.title,
artist: metadata.common.artist,
album: metadata.common.album,
year: metadata.common.year,
genre: metadata.common.genre,
track: metadata.common.track,
albumArt: metadata.common.picture
},
technical: {
duration: metadata.format.duration,
bitrate: metadata.format.bitrate,
sampleRate: metadata.format.sampleRate,
channels: metadata.format.numberOfChannels,
codec: metadata.format.codec,
lossless: metadata.format.lossless
}
};
} catch (error) {
console.error('Metadata read error:', error);
return null;
}
}
// ID3タグ書き込み
async writeID3Tags(filePath, tags) {
const id3Tags = {
title: tags.title,
artist: tags.artist,
album: tags.album,
year: tags.year,
comment: tags.comment,
track: tags.track,
genre: tags.genre
};
// アルバムアート処理
if (tags.albumArt) {
id3Tags.image = {
mime: tags.albumArt.mime || 'image/jpeg',
type: {
id: 3,
name: 'Cover (front)'
},
description: 'Album cover',
imageBuffer: tags.albumArt.buffer
};
}
// 歌詞追加
if (tags.lyrics) {
id3Tags.unsynchronisedLyrics = {
language: 'eng',
text: tags.lyrics
};
}
return NodeID3.write(id3Tags, filePath);
}
// メタデータのコピー
async copyMetadata(sourcePath, targetPath) {
const sourceMetadata = await this.readMetadata(sourcePath);
if (!sourceMetadata) return false;
return this.writeID3Tags(targetPath, sourceMetadata.common);
}
// アルバムアート抽出
async extractAlbumArt(audioPath, outputPath) {
const metadata = await musicMetadata.parseFile(audioPath);
if (metadata.common.picture && metadata.common.picture.length > 0) {
const picture = metadata.common.picture[0];
await fs.writeFile(outputPath, picture.data);
return {
success: true,
format: picture.format,
size: picture.data.length
};
}
return { success: false, error: 'No album art found' };
}
// バッチメタデータ更新
async batchUpdateMetadata(files, commonTags = {}) {
const results = [];
for (const file of files) {
try {
const existingMetadata = await this.readMetadata(file);
const updatedTags = {
...existingMetadata.common,
...commonTags,
...file.specificTags
};
await this.writeID3Tags(file, updatedTags);
results.push({
file,
success: true
});
} catch (error) {
results.push({
file,
success: false,
error: error.message
});
}
}
return results;
}
}
第4章：Web Audio APIでの処理
4.1 ブラウザでの音声処理
リアルタイム音声処理
class WebAudioProcessor {
constructor() {
this.audioContext = new (window.AudioContext || window.webkitAudioContext)();
this.nodes = {};
}
// 音声ファイルの読み込みと変換
async loadAndProcess(file, effects = []) {
const arrayBuffer = await file.arrayBuffer();
const audioBuffer = await this.audioContext.decodeAudioData(arrayBuffer);
// オフライン処理用コンテキスト
const offlineContext = new OfflineAudioContext(
audioBuffer.numberOfChannels,
audioBuffer.length,
audioBuffer.sampleRate
);
// ソースノード
const source = offlineContext.createBufferSource();
source.buffer = audioBuffer;
// エフェクトチェーン構築
let currentNode = source;
for (const effect of effects) {
const effectNode = this.createEffectNode(offlineContext, effect);
currentNode.connect(effectNode);
currentNode = effectNode;
}
// 出力に接続
currentNode.connect(offlineContext.destination);
// 処理開始
source.start(0);
const renderedBuffer = await offlineContext.startRendering();
return renderedBuffer;
}
createEffectNode(context, effect) {
switch (effect.type) {
case 'gain':
const gainNode = context.createGain();
gainNode.gain.value = effect.value;
return gainNode;
case 'filter':
const filterNode = context.createBiquadFilter();
filterNode.type = effect.filterType || 'lowpass';
filterNode.frequency.value = effect.frequency || 1000;
filterNode.Q.value = effect.q || 1;
return filterNode;
case 'compressor':
const compressor = context.createDynamicsCompressor();
compressor.threshold.value = effect.threshold || -24;
compressor.knee.value = effect.knee || 30;
compressor.ratio.value = effect.ratio || 12;
compressor.attack.value = effect.attack || 0.003;
compressor.release.value = effect.release || 0.25;
return compressor;
case 'convolver':
const convolver = context.createConvolver();
convolver.buffer = effect.impulseResponse;
return convolver;
case 'delay':
const delay = context.createDelay();
delay.delayTime.value = effect.delayTime || 0.5;
return delay;
default:
// パススルー
const passthrough = context.createGain();
passthrough.gain.value = 1;
return passthrough;
}
}
// WAVエクスポート
exportWAV(audioBuffer) {
const length = audioBuffer.length * audioBuffer.numberOfChannels * 2 + 44;
const buffer = new ArrayBuffer(length);
const view = new DataView(buffer);
const channels = [];
let offset = 0;
let pos = 0;
// WAVヘッダー書き込み
const setUint16 = (data) => {
view.setUint16(pos, data, true);
pos += 2;
};
const setUint32 = (data) => {
view.setUint32(pos, data, true);
pos += 4;
};
// RIFF identifier
setUint32(0x46464952);
// file length
setUint32(length - 8);
// WAVE identifier
setUint32(0x45564157);
// fmt chunk identifier
setUint32(0x20746d66);
// chunk length
setUint32(16);
// sample format (PCM)
setUint16(1);
// channel count
setUint16(audioBuffer.numberOfChannels);
// sample rate
setUint32(audioBuffer.sampleRate);
// byte rate
setUint32(audioBuffer.sampleRate * 2 * audioBuffer.numberOfChannels);
// block align
setUint16(audioBuffer.numberOfChannels * 2);
// bits per sample
setUint16(16);
// data chunk identifier
setUint32(0x61746164);
// data chunk length
setUint32(length - pos - 4);
// 音声データ書き込み
const channels = [];
for (let i = 0; i < audioBuffer.numberOfChannels; i++) {
channels.push(audioBuffer.getChannelData(i));
}
let offset = pos;
for (let i = 0; i < audioBuffer.length; i++) {
for (let channel = 0; channel < audioBuffer.numberOfChannels; channel++) {
const sample = Math.max(-1, Math.min(1, channels[channel][i]));
view.setInt16(offset, sample * 0x7FFF, true);
offset += 2;
}
}
return new Blob([buffer], { type: 'audio/wav' });
}
// MP3エンコーディング（lamejs使用）
async exportMP3(audioBuffer, bitrate = 128) {
const lamejs = await import('lamejs');
const mp3encoder = new lamejs.Mp3Encoder(
audioBuffer.numberOfChannels,
audioBuffer.sampleRate,
bitrate
);
const samples = audioBuffer.length;
const leftChannel = audioBuffer.getChannelData(0);
const rightChannel = audioBuffer.numberOfChannels > 1
? audioBuffer.getChannelData(1)
: leftChannel;
const sampleBlockSize = 1152;
const mp3Data = [];
for (let i = 0; i < samples; i += sampleBlockSize) {
const leftChunk = leftChannel.subarray(i, i + sampleBlockSize);
const rightChunk = rightChannel.subarray(i, i + sampleBlockSize);
const mp3buf = mp3encoder.encodeBuffer(
this.convertFloat32ToInt16(leftChunk),
this.convertFloat32ToInt16(rightChunk)
);
if (mp3buf.length > 0) {
mp3Data.push(mp3buf);
}
}
const mp3buf = mp3encoder.flush();
if (mp3buf.length > 0) {
mp3Data.push(mp3buf);
}
return new Blob(mp3Data, { type: 'audio/mp3' });
}
convertFloat32ToInt16(buffer) {
const l = buffer.length;
const buf = new Int16Array(l);
for (let i = 0; i < l; i++) {
buf[i] = Math.min(1, buffer[i]) * 0x7FFF;
}
return buf;
}
}
第5章：品質評価とトラブルシューティング
5.1 音質評価メトリクス
客観的音質評価
class AudioQualityAnalyzer {
// PESQ (Perceptual Evaluation of Speech Quality) シミュレーション
calculatePESQ(original, processed) {
// 簡易的なPESQスコア計算
const snr = this.calculateSNR(original, processed);
const thd = this.calculateTHD(processed);
// PESQスコアの近似計算
let pesq = 4.5; // 最大スコア
// SNRに基づく減点
if (snr < 30) pesq -= (30 - snr) * 0.05;
// THDに基づく減点
if (thd > 0.01) pesq -= thd * 10;
return Math.max(1, Math.min(4.5, pesq));
}
// SNR (Signal-to-Noise Ratio) 計算
calculateSNR(signal, noisySignal) {
let signalPower = 0;
let noisePower = 0;
for (let i = 0; i < signal.length; i++) {
signalPower += signal[i] ** 2;
const noise = noisySignal[i] - signal[i];
noisePower += noise ** 2;
}
if (noisePower === 0) return Infinity;
return 10 * Math.log10(signalPower / noisePower);
}
// THD (Total Harmonic Distortion) 計算
calculateTHD(signal) {
const fft = this.performFFT(signal);
const magnitudes = fft.map(c => Math.sqrt(c.real ** 2 + c.imag ** 2));
// 基本周波数を見つける
let fundamentalIdx = 0;
let maxMag = 0;
for (let i = 1; i < magnitudes.length / 2; i++) {
if (magnitudes[i] > maxMag) {
maxMag = magnitudes[i];
fundamentalIdx = i;
}
}
// 高調波成分の合計
let harmonicSum = 0;
for (let n = 2; n <= 5; n++) {
const harmonicIdx = fundamentalIdx * n;
if (harmonicIdx < magnitudes.length / 2) {
harmonicSum += magnitudes[harmonicIdx] ** 2;
}
}
return Math.sqrt(harmonicSum) / magnitudes[fundamentalIdx];
}
// FFT実装（簡易版）
performFFT(signal) {
// 実際の実装ではFFTライブラリを使用
const N = signal.length;
const fft = [];
for (let k = 0; k < N; k++) {
let real = 0;
let imag = 0;
for (let n = 0; n < N; n++) {
const angle = -2 * Math.PI * k * n / N;
real += signal[n] * Math.cos(angle);
imag += signal[n] * Math.sin(angle);
}
fft.push({ real, imag });
}
return fft;
}
// スペクトログラム生成
generateSpectrogram(audioBuffer, windowSize = 2048, hopSize = 512) {
const data = audioBuffer.getChannelData(0);
const spectrogram = [];
for (let i = 0; i < data.length - windowSize; i += hopSize) {
const window = data.slice(i, i + windowSize);
// ハミング窓を適用
const windowed = window.map((sample, idx) => {
const hammingCoeff = 0.54 - 0.46 * Math.cos(2 * Math.PI * idx / (windowSize - 1));
return sample * hammingCoeff;
});
const fft = this.performFFT(windowed);
const magnitudes = fft.slice(0, windowSize / 2).map(c =>
Math.sqrt(c.real ** 2 + c.imag ** 2)
);
spectrogram.push(magnitudes);
}
return spectrogram;
}
}
5.2 一般的な問題と解決策
トラブルシューティングガイド
class AudioTroubleshooter {
diagnoseIssue(symptoms) {
const issues = {
'clipping': {
symptoms: ['歪み', 'パチパチ音'],
cause: '音量レベルが高すぎる',
solution: 'ゲインを下げる、リミッターを適用'
},
'aliasing': {
symptoms: ['金属的な音', '高周波ノイズ'],
cause: 'サンプリングレート変換の問題',
solution: 'アンチエイリアスフィルターを適用'
},
'phase_issues': {
symptoms: ['音が薄い', 'ステレオ感の喪失'],
cause: '位相のずれ',
solution: '位相補正、モノラル変換'
},
'encoding_artifacts': {
symptoms: ['水中音', 'プリエコー'],
cause: '低ビットレートエンコーディング',
solution: 'ビットレートを上げる、別のコーデックを使用'
}
};
return issues[symptoms] || {
symptoms: symptoms,
cause: '不明',
solution: '詳細な分析が必要'
};
}
// 自動修復
async autoFix(audioPath, issues) {
const fixes = [];
if (issues.includes('clipping')) {
fixes.push('dynaudnorm=f=150:g=15');
}
if (issues.includes('noise')) {
fixes.push('afftdn=nr=20:nf=-20');
}
if (issues.includes('low_volume')) {
fixes.push('loudnorm=I=-16:TP=-1.5:LRA=11');
}
if (fixes.length === 0) {
return { success: false, message: 'No automatic fixes available' };
}
const outputPath = audioPath.replace(/\.[^.]+$/, '_fixed.wav');
return ffmpeg(audioPath)
.audioFilters(fixes)
.output(outputPath)
.run();
}
}
보안 및 개인정보 보호
모든 처리는 브라우저 내에서 완료되며 데이터는 외부로 전송되지 않습니다. 개인정보나 기밀 데이터도 안심하고 이용할 수 있습니다.
문제 해결
일반적인 문제
- 작동하지 않음: 브라우저 캐시를 지우고 새로고침
- 처리 속도 느림: 파일 크기 확인 (권장 20MB 이하)
- 예상과 다른 결과: 입력 형식 및 설정 확인
문제가 해결되지 않으면 브라우저를 최신 버전으로 업데이트하거나 다른 브라우저를 시도하세요.
まとめ：プロフェッショナルな音声変換戦略
音声変換は単なるフォーマット変更以上の技術とノウハウが必要です。以下のポイントを押さえることで、高品質な音声処理を実現できます：
- 適切なフォーマット選択：用途に応じた最適なコーデックとビットレート
- 品質とサイズのバランス：圧縮率と音質の最適化
- メタデータの保持：ID3タグとアルバムアートの管理
- ストリーミング対応：アダプティブビットレートの実装
- 品質評価：客観的メトリクスによる検証
i4uの音声変換ツールを活用することで、簡単に高品質な音声変換を実行できます。
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