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Filmoraを使ったノイズ・雑音の除去方法【無料お試しアリ】

Filmora

どうも、パソコンブロガーのケンさん(@pasolog_ken)です。

動画に、ザッーと雑音・ノイズが入ってしまったから除去したい…

撮影した動画を編集しようと素材を確認したところ、雑音やノイズに気づくパターンを多いのではないでしょうか?

 

撮影時に気づけば、もう一度撮り直すということができますが、後からだと中々難しかったり、やる気が起きなかったりします。

そんな時に役立つのが、Filmoraのノイズ除去機能です。

 

Filmoraを使うと、簡単にノイズ除去をかけることができるので、ぜひ覚えておきましょう。

 

(引用元:Filmora公式チャンネル

 

 

 

この記事の著者

パソコンブロガー ケンさん

PC歴20年/自作,プログラミング歴10年、文系新卒でSEとしてIT企業に入り、スマホアプリ/Windowsアプリ開発に携わる。 ハード,ソフト面で長年の知識,経験を元に初心者向けにPCを解説 詳細プロフィール

Filmoraのノイズ除去について

Filmoraのノイズ除去機能は、動画や音声に入った雑音、環境音などのノイズを除去してくれる機能です。

 

特に次のような場合に重宝する機能ですね。

「カメラのマイク設定をした上で、ノイズが入っていて困ってる。」

「今後マイクの設定を見直すとして、もう撮影したノイズって何とかできないの?」

そういう場合は、動画編集ソフト側でノイズを除去してあげましょう。

 

ノイズの程度によって異なりますが、完全に消えることもあれば、ノイズが強すぎて完全には消えないこともあります。

ですが、強い場合でもある程度ノイズを軽減し、音声などを聞き取りやすくすることはできます。

 

動画の音質は、ユーザーの満足度にも影響するため、動画を再生してみてノイズが気になるようであれば、ノイズ除去機能を使って改善できないか試しておきましょう。

 

YouTubeでもマイクの音質を改善することで視聴維持率(※)が数%上がったりするので、ノイズが原因で音質が低下して視聴維持率も下がってしまうことも考えられます。

データからも分かるように、意外にも音質はユーザーの満足度を左右する要因になっているようです。

 

※視聴維持率とは、ユーザーが動画をどれくらい見続けたかを示す指標で、動画に対するユーザーの満足度を示すデータと思っていただければOKです。

 

 

 

Filmoraでノイズを除去する方法

Filmoraを使ったノイズ除去の方法はとても簡単です。

  1. 素材データを右クリックしてオーディオの調整
  2. オーディオ調整画面でノイズ除去の有効と強度の設定

 

この2ステップでオッケーです。

 

①素材データを右クリックしてオーディオの調整

Filmora ノイズ除去1

まずは、下側のタイムラインビューにあるカットを右クリックして、[オーディオを調整する]を選択します。

 

ノイズ除去は、動画や音声のカット単位にしかかけることができないので、複数のカットにノイズがある場合は、1つ1つ設定していく必要があります。

 

そのため、ノイズがある場合はカット編集後では無く、編集前の1つの長い素材の内に設定しておいた方が効率的ですね。

 

②オーディオ調整画面でノイズ除去の有効と強度の設定

Filmora ノイズ除去2

[ノイズ除去]の[バックグラウンドノイズを除去する]にチェックします。

チェックすると下にある「弱」「中」「強」を選択できるようになります。

 

強すぎると消えてほしくないところまで、音が消えたり、小さくなることがあるので、音声を聞きながら適切な強さでノイズ除去をしましょう。

 

個人的には、[弱]だと弱すぎるので、[中]を使うことが多いです。

[強]は、自分の喋っている声などにも少し影響しているような感じがするので、あまり使いませんね。

 

 

 

まとめ:ノイズや雑音が少しでも気になる場合、すぐにノイズ除去!

ノイズの激しい動画は、耳障りな感じやストレスの原因になり、見てくれるユーザーの満足度が下がってしまいます。

 

みなさんも今まで見た動画の中で、ノイズがひどくて耳障りになったり、視聴をやめようと思ったりしたことがあるのではないでしょうか?

 

音質を改善することで、より長く動画を見てくれるというデータもあるので、音質で改善できるところはしておくべきでしょう。

 

せっかく、動画のコンテンツが良いものであっても、ノイズで音質が悪くて見てもらえない…となればもったいないですからね。

 

≫ 関連記事:Filmoraの特徴や機能、ライセンスなどをまとめて解説

 



どうも、ケンさん(@pasolog_ken)でした。

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