高音質な音楽ファイルのネックは容量の大きさです。新たなファイル形式は登場しますか？
将来的に新形式や技術が登場し、ストレージを気にせず高音質のファイルを楽しめる可能性は高いです。
近年はデジタル音楽が主流ですが、圧縮されたデジタルファイルは原音の忠実性を失い、原音を保持できる高音質なファイルは容量が大きいというバランス問題は、音楽愛好家を悩ませる課題と言えます。
今回のテーマは音楽ファイル形式です。代表的なファイル形式を見ながら、AIの進化で実現するかもしれない新ファイル形式の未来についてAI予測を行います。最後までお楽しみ下さい。
それでは早速見ていきましょう！
代表的なデジタル音楽ファイルの現在を見ながら、未来に誕生するかもしれない新形式や技術をAIが未来予測
デジタル音楽ファイルの仕組みと代表的な形式
可逆圧縮と非可逆圧縮の違い
デジタル音楽ファイルには「可逆圧縮」と「非可逆圧縮」に分かれる”特性”があり、データ容量を大幅に削減できる非可逆圧縮形式は、見返りとして音質を若干犠牲にします。可逆圧縮は容量が大きいですが、原音を保持できます。
現在AppleMusicで配信されている楽曲は、非可逆圧縮のAACファイル形式、そして16ビット/44.1kHz(CD品質)から最高24ビット/192kHz(ハイレゾ品質)の解像度を持つ可逆圧縮のALACファイル形式です。
可逆圧縮は「ロスレス」、非可逆圧縮は「ロッシー」と呼ばれます。
代表的な音楽ファイル形式
高音質を求めるならWAV・FLAC・ALAC、ストレージを節約しながら高音質を維持したいならAACやOGG、互換性重視ならMP3の音楽ファイル形式が適しています。
再生デバイスやOSによってファイル形式の”選択肢”が変わるため少々難しいところですが、MacとWindowsの両方で使えるWAVとFLACは、高音質で原音を損なわない可逆圧縮(ロスレス)ファイルの有力候補です。
大量の音楽コレクションをスマホにインストールして聴く場合、非可逆圧縮(ロッシー)のMP3やAACが重宝されることも多く、「音質重視」か「曲数重視」かで選択肢が変わると言えるでしょう。
最初からAACやMP3でCDやアナログ音源を取り込むと、元の音質には決して戻りません。先に”ロスレスファイル”にした後、必要に応じてそのバックアップからロッシーへ変換することを強く推奨します。
私は昔これで痛い経験をしました。
サンプリングレートについて
音声は本来アナログ信号(連続的な波)ですが、それをデジタル変換する際に「瞬間的な音の高さ」を一定の間隔で”数値化”して記録します。この”記録する頻度”がサンプリングレートです。
私はアナログレコードをデジタル化する際、最初にWAV形式で出力し、その後音声編集ソフトでFLACへ変換して、最終的には16ビット/44.1kHzのALACファイル形式で出力して保存する手順を踏んでいます。
16ビット/44.1kHzはCD品質のサンプリングレートで、96kHz/24bit以上を一般的に「ハイレゾ」と呼びますが、私が好きな音楽ジャンルでは優位性を感じなかったため、CDと同じサンプリングレートにしています。
ただ「アナログレコードを本来の音質に近い状態でデジタル化したい」場合は、ハイレゾ相当のサンプリングレートで記録するのが無難です。クラウドに保存しておくと”デジタルダブル”としても重宝します。
ビットレートについて
ビットレートは、1秒間に処理・転送されるデータ量の多さを示す数値です。「kbps(キロビット毎秒)」が一般的な単位になります。
サンプリングされた音の情報(サンプリングレート)に加え、各サンプルに何ビット使うかでデジタル音源の精度が決まります。このデータの密度がビットレートで、高いほど情報量が多く、音質も良いとされます。
”高音質な音楽体験”を求める場合、「44.1kHz以上のサンプリングレート」と「320kbps以上のビットレート」が最低ラインです。これ以下だと明らかに音質が劣化した印象になるので気をつけましょう。
例えばCDを取り込む場合、MP3形式を用いて128kbpsのビットレートでデジタルファイル化すると、「元の音源よりも劣った」と感じる残念な仕上がりになります。特に高音成分の再現性で顕著です。
ビットレートは高いに越したことはないというのが私の持論です。
AIが考える「音楽ファイル形式の未来」
AIを用いた「次世代の圧縮技術」
AIを用いてデジタル楽曲の特徴を分析し、不要な部分は圧縮しながら”重要な部分”を高音質で保持できる「次世代の圧縮技術」が開発される可能性があります。
今後注目されるのはFLACやALACよりも高圧縮かつ音質を犠牲にしない可逆圧縮フォーマットです。その方法論の一つとしてAIは、AIを用いて圧縮技術を”次世代レベル”に引き上げる構想を語りました。
AIは発言の中で、従来のようにデジタルファイルに対して一律の圧縮をかけるのではなく、「異なる比率」で圧縮するスタイルを提案します。確かに”特徴分析”はAIの得意分野で、それを活かせば可能性はあります。
課題として、機械学習時に利用するデータの透明性、音源の”本質”を見極めるAIの知性、リアルタイムで高品質な圧縮を行う際に消費する計算コストが挙げられますが、面白い未来かもしれません。
実現は先になりそうですが、希望は見えました。
まとめ
高音質なほどサイズが肥大化する音楽ファイル形式は、AIが進化した未来の技術でサイズダウンする可能性があります。課題は多いですが、AIとの対話を通じて”不可能ではない”ことが分かりました。
今はハイレゾ相当の楽曲もストリーミングできる時代ですが、データを小型化できる非可逆圧縮ファイルと比較すると通信量の負担が大きく、モバイルデータ通信での利用は現実的ではありません。
技術の進化は”小型化と利便性の両立”を実現してきました。ある時点で止まっている可逆圧縮ファイルの進化を促進させるためにAIを投入すれば、音楽ファイル形式には再び進化が訪れるでしょう。
最後までお読み頂き、ありがとうございました！
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