【完全解説】OMFファイルからWAV音声を抽出する方法｜Pythonスクリプト付き

何らかのプロジェクトでやり取りを行う際に、実にさまざまなフォーマットでデータのやり取りを行うことがあるかと思います。

過去仕事をしている上で筆者が一番困ったのがフロッピーディスクのMIDIファイル救出。

そうです、もはや救出という名に相応しいですよね。

OMFファイルに関して言えば現在はAAF主流となっていますが、まだまだ現場では使われることがたまにある方式になります。

今回はデータフォーマットOMFを取り扱う方法。
実はこれ、やっかいなのがMacの方はLogicなどで読み込みは可能とされているのですが、実際はファイルが開けないケースがほとんどだったり、公式に対応しているというわけではないようです。

WAVEファイルの抽出

主な目的はオーディオデータの抽出ではないでしょうか？

OMFファイルで格納できるオーディオ形式は大きく分けて3種類になります。

✅ 対応フォーマットと特徴

フォーマット	チャンク識別子	拡張子	備考
WAV	RIFF	.wav	RIFF構造（リトルエンディアン）
AIFF	FORM	.aiff	IFF構造（ビッグエンディアン）
SD2	Sd2f	.sd2	古いPro Tools形式、構造不明瞭

Pythonで抽出コードを作成する際は、それぞれチャンク識別子を指定して、抽出しなければ取り出せません。

プロジェクトリーダーが制作したOMFデータで中のフォーマットが不明な場合は3種類すべて書き込んでOKです。

また、プログラム自体は、Pythonの標準ライブラリで抽出可能ですので、特別新しいライブラリーを入れる必要はありません。

Mac 抽出サンプルコード

#!/usr/bin/env python3
"""
OMFファイル内に埋め込まれた音声（WAV, AIFF, SD2）をすべて抽出するスクリプト
"""

import os

def extract_audio_chunks(omf_path, output_dir):
    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)

    with open(omf_path, "rb") as f:
        data = f.read()

    patterns = {
        b"RIFF": ("wav", "little"),
        b"FORM": ("aiff", "big"),
        b"Sd2f": ("sd2", None)  # SD2はサイズの取得が特殊、暫定対応
    }

    count = 0
    for pattern, (ext, endian) in patterns.items():
        print(f"\n🔍 チャンク検索: {pattern.decode()}")

        start = 0
        while True:
            start = data.find(pattern, start)
            if start == -1:
                break

            # SD2は長さ情報がないことが多いため暫定：300KBで仮カット
            if pattern == b"Sd2f":
                end = start + 300 * 1024
                audio_data = data[start:end]
            else:
                # 長さ情報はチャンクの4バイト後
                size_bytes = data[start + 4:start + 8]
                if len(size_bytes) < 4:
                    break
                size = int.from_bytes(size_bytes, byteorder=endian)
                end = start + 8 + size
                if end > len(data) or size < 44:
                    print(f"⚠️ 無効または破損した{ext.upper()}チャンクをスキップ（size={size}）")
                    start += 4
                    continue
                audio_data = data[start:end]

            filename = f"extracted_{count}.{ext}"
            out_path = os.path.join(output_dir, filename)
            with open(out_path, "wb") as out_file:
                out_file.write(audio_data)

            print(f"✅ {filename} を保存しました（{end - start}バイト）")
            count += 1
            start = end

    if count == 0:
        print("❌ いずれの音声フォーマットも検出できませんでした。")
    else:
        print(f"\n🎉 抽出完了：{count}個のファイルを保存しました。")


# 実行対象パスの指定（パスはユーザー環境に応じて変更）
if __name__ == "__main__":
    omf_path = "OMFがあるパス名.omf"
    output_dir = "ファイルを書き出したい場所のパス"

    if not os.path.isfile(omf_path):
        print(f"❌ OMFファイルが見つかりません：{omf_path}")
    else:
        print(f"🔎 読み込みファイル：{omf_path}")
        print(f"💾 書き出し先フォルダ：{output_dir}")
        extract_audio_chunks(omf_path, output_dir)

Windowsでの抽出サンプルコード

✅ Windows対応ポイント

要点	対応内容
パス表記	\ではなく**raw文字列（r"..."）**を使用
日本語パス対応	UTF-8エンコーディングで読み込み
拡張子の付与、改行コードなど	全プラットフォーム共通

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
OMFファイルから埋め込み音声（WAV, AIFF, SD2）を抽出するWindows対応スクリプト
"""

import os

def extract_audio_chunks(omf_path, output_dir):
    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)

    with open(omf_path, "rb") as f:
        data = f.read()

    patterns = {
        b"RIFF": ("wav", "little"),
        b"FORM": ("aiff", "big"),
        b"Sd2f": ("sd2", None)  # SD2は構造が特殊、サイズは仮設定
    }

    count = 0
    for pattern, (ext, endian) in patterns.items():
        print(f"\n🔍 チャンク検索: {pattern.decode()}")

        start = 0
        while True:
            start = data.find(pattern, start)
            if start == -1:
                break

            if pattern == b"Sd2f":
                end = start + 300 * 1024  # 仮に300KBで切る
                audio_data = data[start:end]
            else:
                size_bytes = data[start + 4:start + 8]
                if len(size_bytes) < 4:
                    break
                size = int.from_bytes(size_bytes, byteorder=endian)
                end = start + 8 + size

                if end > len(data) or size < 44:
                    print(f"⚠️ 無効な{ext.upper()}チャンクをスキップ（size={size}）")
                    start += 4
                    continue

                audio_data = data[start:end]

            filename = f"extracted_{count}.{ext}"
            out_path = os.path.join(output_dir, filename)
            with open(out_path, "wb") as out_file:
                out_file.write(audio_data)

            print(f"✅ 保存: {filename}（{end - start}バイト）")
            count += 1
            start = end

    if count == 0:
        print("❌ 有効な音声チャンクは見つかりませんでした。")
    else:
        print(f"\n🎉 抽出完了：{count}個のファイルを保存しました。")


if __name__ == "__main__":
    # Windows用のパス指定（raw文字列で記述）
    omf_path = r"C:\Users\YourUsername\Downloads\AUDIO_REEL_OMF.omf"
    output_dir = r"C:\Users\YourUsername\Downloads\OMF_OUTPUT"

    if not os.path.isfile(omf_path):
        print(f"❌ OMFファイルが見つかりません：{omf_path}")
    else:
        print(f"🔎 読み込みファイル：{omf_path}")
        print(f"💾 書き出し先フォルダ：{output_dir}")
        extract_audio_chunks(omf_path, output_dir)

OMFで読み込めるソフトウェア一覧

ソフトウェア名	読み込み（Import）	書き出し（Export）	備考
Pro Tools	◯	◯	OMF/AAFともに業界標準。完全対応。
Logic Pro	◯	×	OMFの読み込みのみ対応。AAF不可。
Final Cut Pro	×	×	OMF非対応。FCPXMLによる中継が必要。
DaVinci Resolve	◯（Studio版）	△（FCPXML or AAF）	OMF読み込みはStudio版限定。
Adobe Premiere Pro	◯	◯	OMF書き出しに対応。AAF推奨。
Avid Media Composer	◯	◯	OMFは元祖。高度なAAF連携が主流。
Reaper	◯	×	無料でOMF読み込み可。書き出しは非対応。
Cubase / Nuendo	×	×	OMF非対応。AAFを使う必要あり。
Studio One	×	×	OMF/AAFともに非対応。
AATranslator（Windows）	◯	◯	変換専用ツール。OMF ⇄ AAF ⇄ FCPXML変換が可能。

OMFファイルとは何か？

OMF（Open Media Framework）ファイルとは、音声編集や映像編集において、複数のソフトウェア間で編集データと素材ファイルをやり取りするための「中間ファイル形式」です。

※ポストプロダクション（編集・ミックス）のために開発された業務用の中間データ形式

🔍 正式名称と概要

• 正式名称：Open Media Framework Interchange（OMFI）
• 開発元：Avid Technology社（1990年代）
• 拡張子：通常 .omf
• 目的：異なるソフト間で、タイムライン情報・オーディオ素材・クリップ構成を共有する

📦 OMFファイルに含まれるもの

含まれる情報	内容の例
音声素材	WAV、AIFF、SD2などの形式（埋め込み or 参照）
トラック情報	何本のトラックで構成されているか
タイムコード	開始時刻、素材の配置タイミング
フェード、ボリューム	クロスフェード、パンニング、音量カーブ情報など
参照パス（場合による）	音声ファイルの外部リンク情報（Referenced形式）

🔄 OMFファイルの2つの種類

タイプ	説明
Embedded型	音声ファイルそのものがOMF内部に埋め込まれている（ポータブルで便利）
Referenced型	外部のWAVやAIFFを参照するだけ（ファイル移動時にリンク切れの恐れあり）

🎬 なぜOMFが重要なのか？

OMFは、ポストプロダクション（収録後の編集工程）において、音声と映像を別ソフトウェアで編集するプロ現場のニーズに応えるために生まれました。

例：

• 映像編集：Adobe Premiere、Final Cut Pro
• 音声編集：Pro Tools、Reaper、Logic Pro

映像編集ソフトで組んだタイムラインを、音声専門のソフトにそのまま引き渡して仕上げる（ミキシング・ノイズ除去など）ために不可欠です。

AAFとの違い（後継フォーマット）

項目	OMF	AAF（Advanced Authoring Format）
開発時期	1990年代前半	2000年代以降
拡張性	制限あり	メタデータ・映像・エフェクトなども保持可能
互換性	古いシステムでは安定	新しいソフトウェアで標準化が進行中
現在の主流性	一部現場で現役	映像音声の複合ポスト制作ではAAFが主流

📜 OMFの歴史：映像と音のプロの現場をつなぐための発明

🏭 開発者

• Avid Technology（アビッド・テクノロジー）
  • 米国のポストプロダクション機器・ソフトの専門企業
  • 1987年設立

🕰 誕生時期

• 1991年頃
  • 業界初の「ノンリニア編集ソフト」Avid Media Composer の流通とともに登場
  • 映像・音声をテープレスで編集できるようになり、ソフト間連携のための共通交換フォーマットが必要となった

🎯 開発目的

• 映像編集ソフトと音声編集ソフト間で、「タイムラインと素材を忠実に受け渡すための中間形式」を確立する
• 映像業界と音響業界の共通言語として生まれました。

🌐 OMFとポストプロダクションの実際の使われ方

例：テレビ番組の編集ワークフロー

1. Premiereで映像編集（仮ミックス含む）
2. OMFファイルを書き出してPro Toolsに渡す
3. Pro Toolsで音響効果やノイズ除去、本格的なミックスを行う
4. 最終的に映像と音声を再統合（マスタリング）