WebRTCにおけるAIノイズリダクションの実装方法

はじめに

A. WebRTCとノイズ問題の概要

WebRTC（Webリアルタイムコミュニケーション）は、ブラウザベースのコミュニケーションを革新し、プラグインや追加ソフトウェアなしで直接ピアツーピアの音声、ビデオ、データ転送を可能にしました。しかし、あらゆるリアルタイム通信技術と同様に、WebRTCは特に背景ノイズに関連する音質の課題に直面しています。このノイズは、コミュニケーションの明瞭さと効果に大きな影響を与え、ユーザーに誤解やフラストレーションを引き起こす可能性があります。

B. WebRTCにおけるAIノイズリダクションの重要性

WebRTCにおけるAIノイズリダクションの実装は、以下の理由から非常に重要です：

1. ユーザー体験の向上：背景ノイズを減少させることで、AIアルゴリズムは音声の明瞭さを劇的に改善し、より自然で楽しい会話を実現します。
2. 生産性の向上：職場環境では、明瞭な音声が誤解を減らし、情報を繰り返す時間を短縮し、最終的に生産性を向上させます。
3. アクセシビリティ：聴覚障害のあるユーザーや騒音の多い環境にいる人々にとって、AIノイズリダクションは会話に参加できるかどうかの違いを生み出すことができます。
4. 競争優位性：ユーザーが音質についてますます厳しくなる中、優れたノイズリダクション機能を提供するプラットフォームは競争上の優位性を獲得するでしょう。

C. AIノイズリダクション原理の簡単な説明

WebRTCにおけるAIノイズリダクションは、機械学習アルゴリズムを活用して、必要な音声と不要な背景ノイズを区別します。これらのアルゴリズムは、大量の音声とノイズサンプルのデータセットで訓練されており、リアルタイムでさまざまなタイプの背景ノイズから音声パターンを認識して分離することができます。AIシステムは、特定されたノイズを抑制または除去しながら、音声信号の品質と自然さを保持します。

AIノイズリダクション：技術的原則

A. ノイズ検出のための機械学習アルゴリズム

AIノイズリダクションは、さまざまなタイプのノイズを検出および分類するために高度な機械学習アルゴリズムを使用します：

1. 教師あり学習：アルゴリズムは、クリーンな音声とノイズのラベル付きデータセットで訓練され、両者を区別できるようになります。
2. 教師なし学習：これらの手法は、事前に訓練されることなく新しいノイズ環境に適応し、音声とノイズを区別するパターンを特定します。
3. 深層学習：畳み込みニューラルネットワーク（CNN）や再帰型ニューラルネットワーク（RNN）を使用して、音声信号のスペクトルおよび時間的特性を分析し、高精度でノイズ成分を特定します。

B. 音声強化のためのニューラルネットワーク

ノイズが検出されると、ニューラルネットワークが音声信号を強化するために使用されます：

1. デノイジングオートエンコーダー：これらのニューラルネットワークは、ノイズのある入力からクリーンな音声を再構築することを学びます。
2. 敵対的生成ネットワーク（GAN）：GANは、クリーンな音声を生成するために使用され、判別器ネットワークが出力が自然な音声に近いことを保証します。
3. 時間領域音声分離ネットワーク：これらは、生の音声波形を直接処理し、時間領域で音声とノイズを分離します。

C. リアルタイム処理の考慮事項

WebRTCにおけるAIノイズリダクションの実装には、リアルタイム処理の制約を慎重に考慮する必要があります：

1. レイテンシ：ノイズリダクションアルゴリズムは、通信のリアルタイム性を維持するために、最小限の遅延で動作する必要があります。
2. 計算効率：アルゴリズムは、スマートフォンからデスクトップコンピュータまで、幅広いデバイスで効率的に動作するように最適化される必要があります。
3. 適応処理：システムは、アーティファクトや混乱を引き起こすことなく、リアルタイムで変化するノイズ条件に適応できる必要があります。
4. 既存のWebRTC音声処理パイプラインとの統合：AIノイズリダクションは、エコーキャンセリングや自動ゲインコントロールなど、WebRTCの他の音声処理機能とシームレスに連携する必要があります。

これらのAI技術を活用することで、WebRTCは従来の方法と比較して大幅に改善されたノイズリダクションを達成し、困難な音響環境でも明瞭で自然なコミュニケーションを実現できます。

Tencent RTCによるAIノイズリダクションの実装

オンラインデモを体験する

Tencent RTCは、WebRTCアプリケーションにおけるAIノイズリダクションを実装するための強力なソリューションを提供します。当社のAIノイズ抑制機能は、TencentのTianlai Labsによって開発され、最先端のノイズ排除能力を提供します。

また、私たちの 体験センターにアクセスして、AIノイズ抑制によってもたらされる素晴らしい音響効果をオンラインで試すことができます。

AIノイズ抑制を有効化する

Tencent RTC会議は、AIノイズ抑制機能がデフォルトで有効になっています。ユーザーは、追加の設定や操作なしに、アプリケーション内で高品質のノイズ抑制を楽しむことができます。

また、RTCAIDenoiserプラグインを提供しており、TRTC Web SDKと組み合わせて通話中のノイズを削減し、コミュニケーションへの環境音の影響を最小限に抑えることができます。次のセクションでは、TRTCアプリケーション開発時にRTCAIDenoiserプラグインを使用する方法を紹介します。

前提条件

2023年4月1日以降、AIノイズリダクション機能を使用するには、TRTCの プレミアム以上の月額サブスクリプションが必要です。

サポートされているブラウザ：Chrome 66以上、Edge 79以上、Safari 14.1以上、Firefox 76以上。

AIノイズリダクションをより良く利用するために、最新のChromeバージョンを使用することを推奨します。

注意：

マイクでキャプチャされたバックグラウンドミュージックがある場合、RTCAIDenoiserはそれをノイズとして除去する可能性があります。

機能説明

ステップ1. RTCAIDenoiserをインストール

npm install rtc-ai-denoiser@latest

この RTCAIDenoiserプラグインは、TRTCと同じスコープにインストールする必要があります。

import TRTC from 'trtc-js-sdk';
import RTCAIDenoiser from 'rtc-ai-denoiser';

ステップ2. RTCAIDenoiserを統合

ファイル依存関係を動的にロードする：RTCAIDenoiserプラグインは、いくつかのファイルに依存しています。ブラウザがこれらのファイルを正しくロードおよび実行できるようにするために、次の手順を完了する必要があります。

ノードモジュールの node_modules/rtc-ai-denoiser/assets ディレクトリから denoiser-wasm.js ファイルをCDNまたは静的リソースサーバーに公開し、同じ公開パスの下に配置します。後でRTCAIDenoiserインスタンスを作成する際に、上記の公開パスのURLを渡す必要があり、プラグインは依存ファイルを動的にロードします。

ファイルのホストURLがアセットディレクトリ内のホストURLと一致しない場合、そのファイルドメインへのアクセスのためにCORSポリシーを有効にする必要があります。
アセットディレクトリ内のファイルをHTTPサービスの下に配置することはできません。HTTPSドメインでHTTPリソースをロードすることは禁止されています。

ステップ3. RTCAIDenoiserを初期化

1. クイックスタートコールを参照して、基本的な音声/ビデオ通話プロセスを実装します。

2. RTCAIDenoiserを初期化

// インスタンスを作成し、アセットディレクトリ内のファイルがある公開パスを渡します
const rtcAIDenoiser = new RTCAIDenoiser({ assetsPath: './assets' });

3. denoiserProcessorインスタンスを作成

const processor = await rtcAIDenoiser.createProcessor({
  sdkAppId,
  userId,
  userSig
});

4. 公開する必要があるローカルストリームを処理する。

// ストリームを初期化
const localStream = TRTC.createStream({ video: true, audio: true });
await localStream.initialize();

// ローカルストリームにノイズ抑制を追加
await processor.process(localStream);
// 公開
await client.publish(localStream);

5. プラグインをオンまたはオフに制御します： enableメソッドとdisableメソッドを呼び出します。

if (processor.enabled) {
  await processor.disable();
} else {
  await processor.enable();
}

6. ノイズ抑制プロセス中の音声データをダンプします： startDumpメソッドを呼び出して開始し、stopDumpメソッドを呼び出して終了します。そして、ondumpendコールバックをリッスンして音声とビデオデータを取得します。

processor.on('ondumpend', ({ blob, name }) => {
  const url = window.URL.createObjectURL(blob);

  let anchor = document.createElement('a');
  anchor.href = url;
  anchor.download = `${name}-${Date.now()}.wav`;
  anchor.click();
  window.URL.revokeObjectURL(url);
  anchor.href = '';
});

Tencent RTCのソリューションの利点

1. 先進的なAIアルゴリズム：Tianlai Labsの最先端AI技術を活用し、優れたノイズ検出と抑制を実現。
2. 汎用性：さまざまな環境やノイズタイプに対して効果的。
3. TUIRoomKitとの統合：迅速な実装のためのTencentのUIコンポーネントとのシームレスな統合。
4. リアルタイム処理：低遅延アプリケーション向けに設計され、通信において顕著な遅延がないことを保証。