ダイアログの聞き取りにくさは、映画やテレビの視聴者から寄せられる苦情の最大の原因の1つで、視聴者のほぼ半数が字幕付きで観るほうを好むという調査結果もあります。しかし、そうである必要はありません！　DialogCheckはAIを活用したダイアログの明瞭度メーターで、話し声の明瞭さを客観的に測定できるよう設計されています。

1つのシーンに何時間、あるいは何日も取り組み、同じダイアログを何百回も聴いてきたオーディオエンジニアにとって、初めて聴く人にミックスがどう聞こえるかを予測するのは難しいことです。DialogCheckは、Fraunhofer IDMTが開発した「Listening Effort」技術と、NUGEN Audioの代表的なラウドネスメーターVisLMから着想を得た履歴ビューを組み合わせています。2つのAIニューラルネットワークで動作し、Netflixとともに開発されたこのプラグインは、明確で直感的なデータを示し、オーディオエンジニアがダイアログのミックスについて根拠のある判断を下せるよう支えます。

ダイアログの聞き取りやすさに影響するものは？

ダイアログの聞き取りやすさを損なう要因の多くは、オーディオエンジニアにはどうにもできないものです。話し声がリスナーにわからない言語や方言だったり、はっきり発音されていなかったり、リスナーが聴覚に障害を持っていたり、聴取環境が悪かったりすることがあります。

しかし、通常はコントロールできる要因もあります。ダイアログのラウドネス、ほかのオーディオ（音楽や背景ノイズなど）のラウドネス、オーディオ信号の品質、リバーブやその他のエフェクトの使い方などです。こうした要因による悪影響をできるかぎり抑えれば、コントロールできない要因が引き起こす問題もおそらく少なくなります。

オーディオのポストプロダクションエンジニアにはどうにもできない要因も、コントロールできる要因も、そのすべてがNetflixのTechBlogで「Dialog Chain of Custody」と呼ばれているものに含まれます。

聞き取りやすさを改善するには？

DialogCheckは測定ツールで、オーディオ信号に処理を加えることはありません。しかし、改善の余地がどこにあるかを示す道しるべとなる客観的な値を示します。それはミックス内のダイアログ、音楽、エフェクトのバランスを調整することかもしれませんし、オーディオ処理を調整したり、ノイズリダクションやクリーンアップの手法で元のオーディオを整えたりすることかもしれません。場合によってはADRに頼ることになるかもしれません！

DialogCheckをプリプロダクションのワークフローに組み込み、元のオーディオが求める明瞭さにすでに達していることを確認することもできます。

Fraunhofer LE-Meter

DialogCheckには、Fraunhofer IDMTが開発したListening Effort Meterの技術が使われています。これは自動音声認識と心理音響モデルを使うものです。LE-Meterは体系的なリスニングテストで検証されており、その指標は聴取努力の主観的な評価と高い相関を示しています。

主な用途