智能声音识别技术在广播电视广告监测中的应用

【摘要】广播电视行业的发展对广播电视节目提出了更高的质量要求，在把控电视节目质量的过程中，不应该仅仅考虑到电视节目的播出内容质量，还需要考虑到广播电视节目中穿插的广告质量，在进行广播电视广告监测的过程中，应用智能声音识别技术能够加强对广告内容质量的把控，提高广播电视广告的管理效果，为广播电视节目的基础质量作出更高的保障。本文介绍了智能声音识别技术的诞生背景、概念和智能声音识别技术在广播电视广告监测中的应用障碍，并对智能声音识别技术在广播电视广告监测中的应用进行了分析。

【关键词】智能声音识别技术；广播电视台；广告监测；应用

中图分类号：TN92                            文献标识码：A                            DOI：10.12246/j.issn.1673-0348.2023.14.017

每一档广播电视节目都会存在着不止一个电视广告，应用人工监测的方式很难对较多电视节目中的广告内容进行实时监测，难以实现迅速、准确地识别广告内容及时间段，为了更大程度保障广播电视节目的质量，开发并运用智能声音识别技术能够降低工作人员的工作压力，并且能够强化广播电视节目的监测效果，在广播电视节目较多的情况下，也能够应用科学技术对所有节目中的广告内容进行统一管理。

1. 智能声音识别技术的诞生背景及概念

1.1 智能声音识别技术的诞生背景

广告是电视广播媒体最主要的收入之一，大部分的广播电视媒体都依靠广告维持自身的日常经营与创新发展，同时，大众在观看广播电视节目的过程中也会观看到广播电视广告内容，对广告进行实时监测能够避免出现广告内容影响观众观感的情况，提高观众对广播电视节目的整体满意度，推动电视节目收视率的提升，为广播电视媒體争取更多稳定合作的广告赞助商，实现广播电视媒体发展的良性循环。

1.2 智能声音识别技术概念

智能声音识别技术又被称为ISR技术，该技术通过对样本的声音特征进行实时分析进行媒体样本声音特征的记录以及系统化管理。在应用智能声音识别技术的过程中会应用到专业的数字化处理芯片，其具有较强的数据处理能力，提高计算机的运行效率，实现一台计算机同时监测多个音频信号的应用需求，让智能声音识别技术具有更强的实用性。智能声音识别技术的应用让广播电视媒体的工作模式发生了转变，为广告监测人员强化了工作的便捷性，提高了广告监测的效果。

2. 智能声音识别技术在广播电视广告监测中的应用障碍

2.1 基础设施建设不完善

智能声音识别技术的应用需要有基础智能设备的支持，在部分地区的广播电视台中存在着基础设施建设不完善的问题，妨碍了智能声音识别技术的应用。由于基础设施的缺乏，即使存在着能够熟练应用智能声音识别技术的技术人员，也无法做到在广告监测中充分应用这一技术，拖慢了广播电视媒体的创新步伐。造成基础设施建设不完善的主要原因如下：其一，广播电视媒体的资金分配不合理。智能声音识别技术的应用并不能为广播电视媒体带来直接的经济收益，有部分地区的广播电视媒体执着于自身节目的创新和赞助商的吸纳，将大部分资金都用于节目制作智能设备的采购，以及赞助商广告质量的提升，希望能够以此来提高广播电视节目的收视率与经济效益。这样的做法造成了媒体人忽视了对广告播出过程中的监测环节的结果，导致智能声音识别技术的基础应用设施没有跟上时代的发展。其二，广播电视媒体发展资金不足。广播电视媒体受到新媒体的冲击，受众数量急剧下滑、受众群体也出现了缩减，越来越多的广告赞助商看中了新媒体平台的流量，转而将资金投入到新媒体平台中进行广告宣传，愿意投入资金进入广播电视节目宣传的广告赞助商越来越少，降低了广播电视媒体的经济收益。广播电视媒体经济效益降低，大部分广播电视媒体现存的广告经济收益都无法支撑其进行设备的更新与采购，严重影响到了智能声音识别技术基础设施在广播电视台中的建设。

2.2 对技术更新的重视程度不足

只有广播电视台管理人员对智能声音识别技术有充分的重视，才能够让广播电视媒体在发展的过程中合理运用智能声音识别技术，让智能声音识别技术发挥其应当发挥的作用。但是，现如今依旧存在着部分广播电视台对技术的更新缺乏重视，在日常经营和创新发展的过程中都没有意识到技术更新对其自身持续发展的重要性。

首先，广播电视媒体的管理人员对技术更新缺乏重视。大部分的广播电视媒体管理人员都在电视媒体中有着较长的工作年限，并且存在着年龄较大的特性，其对创新发展的概念有一定的排斥心理，对当下新兴技术缺乏了解，存在着思维上的限制。在不了解技术创新和发展的情况下，自然很难对基础的技术人员进行技术更新引导，也会存在着忽视技术更新的情况。

其次，广播电视媒体中的基础工作人员对技术更新缺乏重视。根据实际的工作情况来看，基础工作人员在日常工作的过程中就会应用到各项技术，其中包括智能声音识别技术。基础工作人员是广播电视媒体中对智能声音识别技术应用情况最为了解的人群，其应当积极地对智能声音识别技术的应用情况及应用阻碍进行反馈，才能够让管理人员了解到技术更新的方向与必要性。但是广播电视媒体中的技术工作人员大部分都为正式员工，其缺乏工作热情与积极性，只能做到按部就班地完成自身的工作任务，很难做到在完成工作的基础上对工作提出创新要求，存在着忽视技术更新重要性的情况。

2.3 工作人员对智能声音识别技术的应用能力较弱

智能声音识别技术在广播电视广告监测中的应用需要有对这项技术有较高了解程度的技术人员进行合理操作，目前，大部分广播电视台中都缺少现代化技术人员，现有的工作人员对智能声音识别技术的应用缺乏了解，即使存在着完善的基础设施也很难充分运用该技术，很难让该技术在广告监测的过程中发挥作用。

造成工作人员对智能声音识别技术应用能力较弱具体原因如下：其一，广播电视媒体缺少完善的培训机制，对工作人员的培训不足。大部分的广播电视媒体都更加注重于工作人员的入职培训，对其就职后的定期培训缺乏重视，没有对培训内容进行清晰的规划，甚至在部分广播电视台中对入职后的人员缺少定期培训，导致技术人员缺少系统化学习新兴技术的途径，限制了智能声音识别技术的应用。

其二，广播电视媒体中的工作人员自身缺乏学习意识，智能声音识别技术属于现代化技术，广播电视台中有着大量工作时间较长、年龄较大的工作人员，其以往的工作模式中没有智能声音识别技术应用，这一环节需要对这一技术和技术的应用方式进行学习，在没有完善培训机制的情况下，工作人员缺乏学习意识就很难实现智能声音识别技术应用能力的提升。

3. 智能声音识别技术在广播电视广告监测中的应用

3.1 信号解调设备

信号解调设备需要完成检测信号源的解调工作，根据不同广播电视台的需求采购一台或多台调频广播解调器以及调幅广播解调器、有线电视解调器，根据信号量及信号强度的元素决定组合比例。调频广播解调器和调幅广播解调器都能够将特定频率的调频以及调幅解调为普通的音频信号，然后将音频信号传递到信号收集站进行样本收集录音，智能声音识别技术则可以在信号解调设备完成信号解调以后对样本录音进行检测。在进行调频广播或调幅广播解调器数量配置的过程中应该考虑到广播电视节目广告监测的实际需求，根據监测频道的数量决定解调器的数量。

3.2 信号预处理设备

在广播电视节目信号传递的过程中，需要对信号进行预处理，在信号处理系统中增加ACQ4信号预处理设备，为后续的信号识别与处理奠定良好的基础。对于广播电视节目来说，信号预处理环节非常重要，其能够应用信号处理器将音频信号中存在着的噪音、相位、电平、失真等情况进行合理地处理，让信号的完整性与准确性有较大程度的提升，便于后续的信号控制与识别，为广播电视节目提供更多可用性较强的信号源文件。在信号预处理设备中需要应用到智能声音识别技术，通过这一技术对音频信号进行鉴别分析才能够落实预处理环节，通过鉴别分析的结果来对音频信号进行预处理。智能声音识别技术在广播电视节目信号处理环节中的应用非常关键，大部分现代化的信号，预处理设备中都会添加智能声音识别技术的应用，能够强化预处理的效果，加快信号预处理的效率，为广播电视节目质量的提升奠定良好的基础。

3.3 多路信号采集站

多路信号采集站能够同时监测并采集到多条电视信号与广播音频信号，采集站会将其中的音频、视频信号进行合理地分类配置，将信号内容进行压缩后，保存在相应的服务器阵列柜中，合理的信号分类能够让信号的处理变得更加便捷。在多路信号采集站的日常运行中音频的检测与分类是必要的工作环节。因此，其也会应用到智能声音识别技术，对音频信号及内容进行有效的监测与识别，然后根据一周内不同广播电视节目的需求设定相应的采录时间表，根据既定的采录需求与数据完成采录工作，提高系统的整体运行效率。多路信号采集站能够同时对16路广播音频信号进行实时采集，倘若不应用智能声音识别技术，则很难实现音频信号的快速采集与分类，因此，在多路信号采集站的日常运行过程中，智能声音识别技术的应用是必要环节。智能声音识别技术能够对多路信号采集站采集到的音频信号进行实时监听，并且，在发生设备或系统故障的时候能够及时地自动报警，防止音频信号内容的遗失或是泄漏，加大多路信号采集站的安全性。

3.4 样本截取工作站

样本截取工作站会从多路信号采集站中采集电视信号或广播信号，通过既定的要求进行信号分析，在其中查询到广告内容，将信号中的广告进行截取，形成相应的样本文件，并且智能分析样本所属的广播电视节目、播出时间、类别、名称等，建立好相应的数据信息，通过多个样本的累积形成完整的样本库。从样本截取工作站这一工作流程中可以了解到智能声音识别技术的应用必不可少，只有应用智能声音识别技术，才能够准确辨别广播电视节目中广告的位置和内容，通过音频分析获取到相应的信息，为样本库的建立奠定基础。

3.5 样本处理服务器

样本处理服务器会在样本截取完成之后应用DSP处理运算，将截取出来的广告样本中的音频特征进行分析与处理，由于广告样本的处理需要对音频进行分析与自动化处理，就需要运用的智能声音识别技术。这一技术的应用可以降低人工干预的程度，减少人力资源成本的投入，技术人员在应用服务器之前就设定好相应的程序，在样本截取完成以后将样本传递到服务器中，服务器会根据既定的要求与数据内容进行处理。处理完的广告便不会出现杂音、电平、失真等情况能够让广告音频特征更加明显，广告系统与技术人员能够合理运用广告音频。

3.6 数据分析服务器

数据分析服务器是广告自动监播系统中最为核心的设备之一，其会根据样本截取工作站及样本处理服务器所截取的广告内容和特征进行数据分析，将广播电视节目中广告播出的情况数据进行详细记录，工作人员在了解广告播出情况的时候，可以直接了解数据分析服务器分析的结果，提高工作人员对广告播出情况的了解程度，强化广告监测的效果。在数据分析服务器中运用了智能声音识别技术，对广告播出时间、开始时间、结束时间、播出频率、播出次数进行详细地统计，为工作人员进行广告播出安排提供数据支持，能够加强广播电视节目对广告的安排合理性。

3.7 文件服务器及阵列柜

文件服务器及阵列柜是整个广播电视广告监测系统中储存数据与处理数据的终端，其将广告播出数据及广告自身的数据进行统计与分析，依照既定的要求进行汇总和传递，在文件服务器中会储存所有的广告样本资料，其中包括样本文件以及样本属性。除此之外，还会应用智能声音识别技术，对广告内容的基础信息进行保存。大部分广播电视台的文件服务器都会接收样本处理服务器及数据分析服务器的处理结果，其主要作用是对数据信息进行保存，但是在智能化时代的推动下，有部分广播电视台的文件服务器具备识别功能，其能够对信息进行二次验证，将截取的广告生成为工作人员利用度较高的资料档案，为日后的查询与应用提供便利。

4. 结束语

在广播电视台经营的过程中，广告是非常重要的收入来源之一，大部分的广播电视台都以传播广告作为主要营收手段，广告播出的质量、时间都会对受众的观看感受造成影响，在广播电视广告监测中应用智能声音识别技术，能够加强对广告的把控，避免广告内容影响节目质量的现象发生。现如今，广电总局对广播电视节目的把控更加严格，不仅会对节目内容进行反复审核，对节目中穿插的广告也会进行调查与核验，以此来保障广播电视节目的传播质量。广播电视节目作为广告的载体，更需要对广告进行严格的把控，应用智能声音识别技术加快广告审核的效率、对广告播出的情况进行实时监测，为广播电视媒体的后续发展与广告吸纳提供参考信息。

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作者简介：安群星，河南郑州人，工程师，研究方向：广播电视监测.