OBS 노이즈 억제가 단어 끝소리를 잘라내는 이유와 해결 방법

노이즈 억제 후 단어 끝소리가 사라지는 이유

단어 끝소리는 종종 조용한 자음으로 이루어집니다: 'ㅅ', 'ㅌ', 'ㅅ', 'ㅍ', 'ㅋ'에 해당하는 소리. 음량 면에서 모음보다 확연히 약하며, 쉬익 소리, 숨소리, 컴퓨터 소음, 팬 소리와 비슷하게 들릴 수 있습니다. 노이즈 억제 필터는 텍스트 전체를 이해하지 못합니다. 신호를 분석해 어느 구간이 목소리처럼 들리는지, 어느 구간을 약화해야 할지 판단할 뿐입니다.

목소리가 작게 녹음되었거나, 마이크가 멀리 있거나, 방에 지속적인 배경음이 많으면 필터가 더 공격적으로 작동합니다. 그 결과 단어의 큰 부분은 정상적으로 통과하지만, 조용한 마지막 자음은 부분적으로 사라집니다. 특히 빠른 말, 속삭임, 치찰음이 여러 개 있는 단어, 스트리머가 목소리를 낮추는 문장 끝에서 두드러집니다.

노이즈 억제가 목소리와 소음을 구분하는 방법

OBS에는 다양한 노이즈 억제 방법이 있습니다. 일부는 더 단순한 신호 처리에 의존하고, 다른 일부는 인간의 음성을 배경음과 분리하려는 모델을 사용합니다. 두 경우 모두 필터는 확률로 작동하지 보장하지 않습니다. 약한 음성 구간이 잡음으로 판단될 수 있습니다.

RNNoise 방식은 보통 적당한 배경음에서 음성의 자연스러움을 더 잘 유지하지만, 원본 신호가 나쁘면 조용한 자음을 건드릴 수도 있습니다. Speex 방식은 억제 수준에 더 크게 영향을 줄 수 있지만, 강도를 높이면 목소리가 금속성으로 변하거나 끊기거나 먹먹해지는 경우가 더 많습니다. 어떤 소프트웨어 노이즈 억제든 단점은 하나입니다. 마이크가 소음 속에서 너무 작게 녹음한 음성은 복원할 수 없습니다.

필터는 잔여 배경음을 제거해야 하며, 시끄러운 방이나 잘못된 마이크 위치를 보상해서는 안 됩니다.

다른 OBS 필터가 원인이 아닌지 확인하세요

노이즈 억제는 다른 처리 때문에 생긴 문제의 책임을 지는 경우가 많습니다. 우선 노이즈 게이트와 익스팬더를 확인하세요. 이들은 신호 레벨이 설정된 임계값 아래로 떨어지면 마이크를 닫거나 약화합니다. 단어의 끝이 바로 이 임계값 아래에 있을 수 있습니다.

노이즈 게이트는 강하게 작동합니다. 조용한 음성 구간을 완전히 잘라낼 수 있습니다. 익스팬더는 더 부드럽게 작동하며 보통 스트리밍에 더 적합하지만, 임계값이 너무 높으면 역시 끝소리를 먹어버립니다. 컴프레서는 보통 자음 자체를 잘라내지 않지만, 강한 컴프레션 후에는 소음이 더 두드러져 노이즈 억제를 과도하게 높이고 싶어집니다.

• 노이즈 억제, 게이트, 익스팬더, 컴프레서를 차례로 끄세요.
• 평소 음량, 조용한 말, 'ㅅ', 'ㅅ', 'ㅌ', 'ㅋ' 소리가 들어간 단어로 짧은 테스트를 녹음하세요.
• 실시간 모니터링만 듣지 말고 트랙을 비교하세요.
• 변경할 때마다 녹음을 반복하며 필터를 하나씩 다시 켜세요.

이렇게 하면 구체적인 문제 원인을 알 수 있습니다. 전체 체인을 한꺼번에 설정하는 것은 좋지 않습니다. 여러 번 변경한 후에는 어떤 파라미터가 발음을 망쳤는지 알 수 없기 때문입니다.

필터 순서가 음성 명료도에 영향을 줍니다

음성에는 필터 구성뿐 아니라 순서도 중요합니다. 게이트나 익스팬더가 노이즈 억제 앞에 있고 신호를 너무 일찍 약화하면, 두 번째 필터는 이미 잘린 음성을 받게 됩니다. 노이즈 억제가 공격적인 주파수 보정 후에 작동하면 치찰음과 조용한 자음을 다르게 인식할 수 있습니다.

모든 마이크에 통용되는 순서는 없지만, 설정 논리는 명확해야 합니다. 먼저 깨끗하고 충분히 큰 신호를 얻고, 그다음 약간의 잔여 소음을 제거하고, 그 후에 음량을 평탄화하세요. 이퀄라이저는 음성이나 마이크의 특정 문제에만 필요하며, 체인의 필수 단계가 아닙니다.

잘린 끝소리를 고음역대를 높여 해결하려는 시도는 거의 도움이 되지 않습니다. 필터가 아직 잘라내지 않은 부분에서만 'ㅅ'과 'ㅅ' 소리를 더 밝게 만들 뿐입니다. 자음이 이미 억제되었다면 이퀄라이저가 되살려주지 못합니다. 이런 해결책의 단점은 날카롭고 피로한 소리가 나고 배경 치찰음이 강해질 위험이 있다는 것입니다.

필터 설정 전에 원본 신호를 개선하세요

마이크가 음성 소스에 가까울수록 음성과 주변 소음의 비율이 높아집니다. 이렇게 하면 억제 강도를 낮추거나 조용한 방에서는 아예 사용하지 않을 수 있습니다. 반드시 캡슐에 바짝 대고 말할 필요는 없습니다. 과도한 증폭 없이 음성이 명료하게 유지되는 위치를 찾으면 충분합니다.

마이크를 입 바로 정면이 아니라 공기 흐름에서 약간 옆으로 향하게 하세요. 이렇게 하면 파열음과 숨소리는 줄고 음성은 밀도 있게 유지됩니다. 팝 필터나 윈드스크린은 공기 충격에 도움이 되지만, 본체 소음, 키보드 소리, 열린 창문 소음을 없애지는 못합니다. 단점은 올바른 거리를 대체하지 못하며, 캡슐에 너무 가까이 두면 고음역대를 약간 먹먹하게 만들 수 있다는 것입니다.

처리 전에 접근 가능한 배경음 원인을 제거하세요. 마이크를 PC 본체에서 멀리 두고, 시끄러운 장치의 회전 속도를 낮추고, 창문을 닫고, 더 조용한 키보드를 사용하거나 마이크에서 더 멀리 두세요. 스트리밍 중에는 항상 가능하지 않지만, 배경음을 조금만 줄여도 필터에 더 많은 여유가 생깁니다.

자음을 잃지 않고 억제를 설정하는 방법

노이즈 억제를 끈 상태에서 시작하세요. 평소 말이 자신감 있게 들리되 큰 단어에서 과부하되지 않도록 마이크 입력 레벨을 조정하세요. 그런 다음 한 가지 억제 방식을 켜고 문장 사이의 공백뿐 아니라 단어의 마지막 소리도 들으세요.

강도 조절이 있는 모드를 사용한다면, 파라미터를 부드러운 값에서 더 강한 값으로 조금씩 움직이세요. 각 단계 후에 같은 문장을 녹음하세요. 배경음이 더 이상 방해되지 않고 발음도 변하지 않았다면, 필터를 더 강하게 할 필요는 보통 없습니다. 단어 사이의 완벽한 정적을 추구하면 부자연스러운 음성이 되기 쉽습니다.

1. 치찰음, 무성 자음, 짧은 끝소리가 있는 문장을 말하세요.
2. 조용히, 평소 목소리로, 빠르게 반복하세요.
3. 헤드폰과 일반 스피커로 녹음을 들어보세요.
4. 시청자에게 배경음이 방해되지 않는 최소한의 처리만 남기세요.

약간의 지속적인 배경음은 보통 단어가 뭉개진 음성보다 더 낫게 인식됩니다.

다른 소음 대응 방법을 선택하는 게 나을 때

소음이 급격히 변할 때, 예를 들어 옆에서 팬이 켜지거나 키보드를 두드리거나 다른 방에서 목소리가 들리면 일반적인 억제는 불안정하게 반응할 수 있습니다. 그럴 때는 잡음을 통과시키기도 하고 음성을 잘못 자르기도 합니다. 억제를 더 강하게 높이는 것은 좋지 않습니다. 보통 음성을 더 눈에 띄게 나쁘게 만들 뿐입니다.

지속적인 약한 배경음에는 적당한 노이즈 억제와 정상적인 마이크 위치로 충분합니다. 말 사이의 공백에는 익스팬더를 조심스럽게 사용할 수 있습니다. 단점은 음성과 소음을 구분하지 못하고 주로 신호 레벨에 의존한다는 것입니다. 따라서 조용한 말, 마이크에서 떨어진 웃음소리, 문장 끝은 별도로 확인해야 합니다.

소음원이 마이크 근처에 있다면 장비 위치를 바꾸거나 적절한 지향성을 가진 마이크를 선택하는 것이 더 유용합니다. 이 접근법에도 한계가 있습니다. 지향성 마이크는 소리를 완전히 없애지 못하며, 위치가 잘못되면 음성을 더 작게 만들어 불필요한 증폭을 요구할 수 있습니다.

인디케이터가 아니라 녹음으로 결과를 확인하세요

OBS의 레벨 인디케이터는 음량을 보여주지만 음성 인식 품질은 보여주지 않습니다. 안정적인 레벨도 시청자가 마지막 자음을 들을 수 있다는 것을 보장하지 않습니다. 확인하려면 몇 분간 평소 대화를 녹음하세요. 인사, 게임 코멘트, 감정적인 문장, 조용한 말, 게임 소리 위의 음성 등입니다.

공백 후의 순간과 숨을 들이쉬기 전의 단어를 따로 들어보세요. 바로 그곳에서 너무 빠른 게이트, 공격적인 익스팬더, 노이즈 억제가 자주 드러납니다. 문제가 게임 중에만 발생한다면 마이크까지의 거리가 변하지 않는지, 더 조용히 말하고 있지는 않은지, 키보드나 스피커 소리가 마이크에 들어가지 않는지 확인하세요.

실험 전에 작동하는 필터 구성을 저장하세요. 이렇게 하면 명료한 기본 음성을 잃을 위험 없이 변형을 비교할 수 있습니다. 각 변경마다 한 가지 기준만 평가하세요. 배경음, 단어 끝소리, 숨소리, 키보드 소리 또는 전체 음량입니다. 이런 접근이 어떤 필터가 실제로 음성을 방해하는지 더 빨리 보여줍니다.