广播电视节目内容智能监管网建设方案

赖东方

国家新闻出版广电总局厦门监测台　福建省　厦门市　361009

广播电视节目内容智能监管网建设方案

赖东方

国家新闻出版广电总局厦门监测台福建省厦门市361009

为及时了解和掌握各地广播电视播出机构的节目内容质量，亟需建立一套覆盖全国的广播电视节目内容监管网系统。本文主要研究运用人工智能语音和图像识别技术、广播电视信号远程采集等新兴技术，建设一个既能满足业务需求，又便于使用、管理和维护的广播电视节目内容智能监管网。

广播电视节目内容智能监管网建设方案

引言

为规范广播电视节目内容，特别是规范广播电视广告播出，国家新闻出版广电总局相继出台了不少法令法规和通知。随着监管范围的不断扩大，信息量倍增，要求不断提高，信息处理越来越复杂，依靠现有系统难以高效快捷地完成监管任务，为了解和掌握这些法令法规和通知在各地的执行情况，亟需提高广播电视内容监管的自动化、智能化水平，建立一套覆盖全国的广播电视节目内容监管网系统。

对于如此庞大的网络系统，如何既能满足各方面业务需求，又便于使用、管理和维护，使其发挥最大的作用，是一个亟待解决的问题。近年来，随着人工智能语音识别技术、人工智能图像识别技术、大容量存储和宽带网络等技术的不断发展，为我们解决上述问题提供了可能。

1　系统概述

整个系统架构由前端采集设备和中心机房两部分组成。

前端采集设备分布于各广播电视播出机构，由各类广播电视信号相应的采集模块和控制主机组成，可实现对所在地区播出的所有广播电视信号的全频道全程自动录音录像。前端采集设备的录音录像文件平时保存在本机，并按中心机房下发的命令，将相应文件通过宽带网络及时传回中心机房。如图1所示。

中心机房设计布置采集任务管理、节目智能编目、编目结果处理、数据分析统计等子系统，以实现远程控制前端采集设备、将音视频信息文字化、智能识别节目中的广告、人工核实及分析统计等功能。这些子系统运用云计算技术，布置于一个集中管理的服务器系统中，其中的各类数据和文件则分别存储在集群数据库和大容量存储系统中。

图1　广播电视节目智能监管网系统拓扑结构

2　前端采集设备

前端采集设备由有线数字广播电视、移动数字电视、有线模拟电视、开路模拟电视、调频广播、中波广播等各类广播电视信号相应的采集模块和控制主机组成，如图2所示。支持多路信号同时采集、压缩编码，可受中心机房采集任务管理子系统控制，自动执行各类录音录像任务，并将录音录像文件在本机的大容量硬盘中保存一定的时间，或将相应文件通过宽带网络及时传回中心机房。

图2　前端采集设备系统组成

3　中心机房系统

中心机房设计布置采集任务管理、节目智能编目、编目结果处理、数据分析统计等子系统，运用云计算技术，架设集中管理的服务器系统，将各子系统的数据和文件分别存储在集群数据库和大容量存储系统中。如图3所示。

图3　中心机房系统组成

3.1采集任务管理子系统

中心机房的采集任务管理子系统可远程控制前端采集设备，实现频道扫描、在线实时播放、录音录像任务设置、文件回传等功能。前端采集设备回传的录音录像文件存储在中心机房统一的大容量存储系统中，以供其他子系统调用。

采集任务管理子系统和前端采集设备协同工作，实现了海量广播电视节目内容的自动采集、回传数据。

3.2节目智能编目子系统

对于海量的广播电视节目内容，如果全部依靠人工收听收看的方法进行监管，需要耗费极大的人力物力，而且很难快速准确的得到所需的结果。

节目智能编目子系统的出现解决了上述难题。该子系统基于一个庞大的已知节目模板库，可按照任务需求，自动从大容量存储系统中调取相应的录音录像文件，进行音视频解码，再通过综合运用语音和图像特征提取、视频结构分析等技术对节目内容进行打点分类，并与已知节目模板库进行匹配，自动生成文字化的节目列表，以供编目结果处理子系统查询。

同时，该子系统还包含对已知节目模板库的维护和管理功能，能够不断添加工作中发现的新节目和广告作为模板。

3.3编目结果处理子系统

编目结果处理子系统基于节目智能编目子系统生成的节目清单，提供良好的人机交互界面，便于监管人员通过任务名称、频道名称、栏目名称、日期、关键字等信息，快速检索定位、播放所需的广播电视节目，进行人工核查和研判，并记录保存研判结果。

同时，编目结果处理子系统还能实现用户管理、录音录像文件管理、对节目智能编目子系统下发编目任务等功能。

3.4数据分析统计子系统

数据分析统计子系统负责协助数据处理人员对各类广播电视节目的监听监看结果数据进行分析、统计，按照要求生成各类报表，便于数据处理人员汇总研判信息撰写工作报告。

4　系统关键技术

4.1语音特征提取技术

首先，对语音信号进行模数转换、端点检测、去除背噪等干扰信息、去除失真信号等处理；再对预处理后的语音信号进行预加重、分帧、加窗，提取功率谱，计算子带能量，建立能量直方图，分析得到各种特征参数。

4.2图像特征提取技术

首先，对视频信号进行模数转换、二值化、分割、恢复、增强等预处理；再提取出经图像预处理后的图像信号中的最能反映图像本质特征的属性，如图像颜色、纹理、形状和边缘等，对视频中的特定场景或对象进行特殊分析、保存。

4.3模板匹配技术

对提取的语音或图像特征参数进行大量的训练，确定判决规则，降低判决差错率，同时对被识别出来的对象进行分类，建立模板库；进行识别时，将输入的语音或视频信号采用与模型训练相同的分析方法得到特征参数，与模板库中的模型一一比对，匹配出与其相似度最高的结果。

结束语

广播电视节目内容智能监管系统的建设将为实现海量的广播电视节目监管提供技术支撑，其较高的自动化、智能化水平，将大幅度提高内容监管人员的工作效率，减轻工作强度，使广播电视节目监管工作更加及时、准确、全面、高效。

［1］姚正忠，姜洪臣，姚舜，广播电视广告智能监测系统的设计与实现［J］，广播与电视技术，2012，39（1）：124-128

审稿人：魏朝晖内蒙古新闻出版广电局监管中心正高级工程师

责任编辑：王学敏

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2096-0751（2016）06-00013-03

赖东方国家新闻出版广电总局厦门监测台助理工程师