人工智能在广播电视监测和监管中的应用

■ 国家广播电视总局五五三台：张敏

人工智能的高效发展为当前的科技体系创新带来了新的发展空间，也改变了人们的生产生活方式。在新时期社会发展环境下，广播电视体领域进行了大范围的变革；在传统媒体和新媒体相交融的大环境下，广播电视播出期间的各项影响因素增加。建立在大数据云计算以及人工智能的基础上，构建智能化的广播电视监测和监管体系，有助于提升广播电视播出的安全性、规范性以及合理性。

1. 人工智能的核心理念

1.1 基础定义

人工智能是以信息技术为依托、融合了自然智能、人工智能、集成智能等综合性的技术体系。其定义主要是从“智能”开始的，人类的智能是最本质的智能，但是以人类的头脑思维方式、信息处理的逻辑为出发点，利用信息技术模拟这些行为和活动，打造自动化的分析和管控系统，从而构建的人工智能体系，能够快速适应不同的复杂环境，也可以模仿人脑思考问题时的逻辑。人工智能往往具备较强的感知能力、学习能力、自适应能力、思维记忆能力和行为能力[1]。

从能力角度来看，人工智能是通过机械设备完成智能操作；而从学科属性的角度来讲，人工智能又是一门研究智能机械设备以及软硬件系统的学科。综合，目前人工智能在社会市场上的应用方向来看，以第二种应用方向为主，主要依托人工智能系统的研发来满足不同领域的生产生活需求。

1.2 核心特征

人工智能往往是交叉学科研究的体现，其特征也具备较强的多样性特点，由于涉及自然科学和社会科学等多个领域的知识体系，人工智能的特征主要体现在离散性、逻辑性和形象性方面，比如通过人工智能构建的智能化机械，可以模拟人的活动行为完成机械操作，这属于形象性的内容；通过人工智能系统的研发，可以自动感知、处理、下达命令，这又属于逻辑性的内容；而离散性主要体现在人工智能的可持续发展方面，人工智能技术受到的限制，往往是受信息技术发展水平的限制，其有着极为广阔的发展场景以及高度，在未来也有着极为深远的应用优势，与各领域都有直接关联。

2. 人工智能在我国广播电视监测监管领域的应用优势

人工智能可以代替一部分人的行为操作和思维逻辑，而目前结合人工智能技术，在社会市场中的应用情况来看，已经成为帮助人们提升生产生活效率的核心技术体系。而从广播电视监测监管角度来看，广播电视节目的播出、运营、业务的拓展以及数据的监控，往往是在网络层面发生的，单纯地通过人工行为进行监控，必然存在较多误区，因此人工智能在广播电视监测监管领域的应用是我国广电体系发展的核心趋势。而结合人工智能的具体应用方向来看，其优势体现在以下几个方面。

2.1 人工智能的机器学习优势

机器学习主要是建立在软件系统操控的层面，让机器自动地获取新的知识，并且完成智能分析；也可以不断获取新的知识体系来完善原有的知识结构，这是人工智能的核心技术体系。而我国广播电视监测监管的应用场景极为多元，通过人工智能的机器学习优势，能够涉及深度学习技术和机器视觉这两个领域。深度学习主要是机器学习的技术体系在监测监管领域应用的核心，比如人工神经网络算法、贝叶斯算法都属于深度学习的算法，可以通过图像、图像序列提取完成预处理，自动分析其特点和逻辑关系，并且构建知识图谱，完成知识演化推理以及知识的智能化描述。这可以应用在广播电视监测监管的关键词检索、图片处理、大数据分析等方面。

2.2 人工智能的智能识别优势

智能识别主要是通过人工智能技术在大量的数据、信息、文件中判断出关键信息，并且筛选其重点。尤其在当前的社会发展环境下，融媒体的高质量发展为广播电视领域的创新提供了更为广阔的市场，不同类型的节目、短视频、推广渠道都有所不同，这也就导致产生的监测监管对象和信息数量极多。而人工智能技术可以游刃有余地在海量信息中识别其中的内容，比如语音、图像、视频等都可以建立识别模型，其中所应用的卷积神经网络、隐含马尔科夫模型、长短记忆网络等等都可以作为人工智能识别的依据[2]。在实际应用的过程中，便可以识别广播电视节目中的广告、关键词、隐含信息等等，还可以结合不同环境下的常识基础进行逻辑推理，以提升识别的智能化程度。

2.3 人工智能的智能系统优势

智能系统主要指的是具备智能功能的硬件系统和软件平台，比如智能制造、智能检索、智能控制，目前在广播电视监测监管领域应用较多的是专家系统和智能决策系统。

这两个系统可以通过大数据收集、整理、分类、储存的方式建立专家数据库，其中包含了广播电视监测监管领域的一系列信息、典型案例、新旧消息。在执行监测监管流程的过程中，会自动判断监测对象，并且与专家系统中的数据信息进行对比，从而分析节目是否存在违规内容。

以上这些优势，是目前人工智能技术在广播电视监测监管领域的核心优势，可以完成绝大部分的监测监管操作，不仅可以解放人工压力，也可以提升监测监管的精准性、规范性及合理性，对于增强广播电视管理体系有一定促进作用。

3. 人工智能技术在广播电视监测监管中的具体应用细节

人工智能技术本身具备自主理解、处理、获取、采集的功能，也可以针对大规模的信息数据进行分析和决策，能够推动目前的广播电视监测监管智能化转型。因此绝大部分的广电机构已经通过人工智能技术构建了智能化的广播电视监测监管系统，能够满足不同业务场景下的监管需求，并且通过硬件资源以及软件系统的优化和训练，构建了集成化、面向多领域的人工智能应用体系，其实际应用细节及场景如下。

3.1 广播电视播出智慧监管系统

广播电视播出智慧监管系统，往往是由省级中心平台和分布在各区域的无人坚守前端站点组成。监测中心所使用的物联网体系会直接联动省市县乡村等多级服务网点，打造服务专网，比如某省的监测中心可以实现对当地14个地市、74个县、15个乡镇、10个边境口岸近256个播出单位监测监管覆盖，其对象，包含了无线广播、有线数字电视、卫星广播电视、地面数字电视，高达2000个频道，可以实现实时的监测和管理[3]。

这样的系统在我国多个省份都有应用，已经成为较为普及的智能播出监管体系。在实际应用的过程中，主要从以下几个方面实现广播电视的播出监管。

一方面，可以打造智慧化的监测前端。传统的监测前端仅具备采集的功能，但是通过智能化升级改造之后，增加了信号特征提取、信息对比识别等边缘计算功能，这些功能可以在采集信息之后进行前期的信息预处理，将处理结果传回省级中心平台或者上一级的中心平台，能够减少中心平台的信息处理压力，也可以提升监测监管的质量和效率。

另一方面，构建了智慧化的数据监管体系。监测中心会通过建立专家系统模型，将国家制定以及当地推出的一系列制度体系、管理规则进行数字化转型，将其录入专家数据库，配合智能推送系统、异常播出自动检测系统、数据智能分类系统和告警系统，实现数据的智能化处理；同时也可以从日常业务的角度进行智能化分析，比如改进业务数据处理的算法以及流程能够针对广播电视节目进行逐帧的分析，若监测终端采集的信息存在误报现象，系统在信息整合的过程中，会将这些无效的数据进行清洗和合并，能够降低人工参与工作量，也可以提升业务效率。

除此之外，还打造了智慧化的系统运维体系。广播电视播出，与人们的日常生产生活有着直接关联，为了满足人们收看的需求，营造良好的收看体验，落实好系统，运维是重点。通过智能化技术打造的智慧化系统运维方式，能够实现一键式的软硬件配置管理、升级及维护，针对不同的操作前端，通过芯片进行监控，并且输出不同的流程图和状态图，横跨广播电视节目的播放、传输、发射，又可以实现不同部门乃至不同平台的信息融合，真正打造了跨业务、跨系统的智能化监管体系，来增强广播电视播出的监管效能。

3.2 广播电视广告智慧监测系统

广告监测是广播电视节目播出过程中的主要内容，其目的在于识别广告的内容，避免虚假传播，一部分广告识别也负责作为信息推广及商业合作的依据。广告检测的智慧系统建设往往需要通过语音、视频识别方式来完成，还需要结合广告的播出特点进行逻辑分析。

比如某广播电视机构打造的广告智慧识别系统可以通过以下几个层次的处理进行广告识别。首先，建立在色彩、纹理特征融合的基础上进行关键内容提取，通过算法检测广告与正常节目片段之间的区别，并且建立广告视频片段对比检索系统，能够精准检测出一部分视频画面中出现的产品信息、外观、颜色[4]。其次，可以自动划分广告时段与疑似广告时段，并且将其中的片段截取出来，对已经识别的广告信息进行自动编码，生成节目串播单。再次，系统会自动使用递归比对算法，截取广播电视节目中的音视频，实现重组和切割，判断某一句台词、视频图片在整体节目中出现的时长，能够识别其中的隐藏广告。另外，会将目前市场上较为流通的产品建立企业专家数据库，获取产品的关键词、效果、日常介绍、图片、颜色，然后在检测的过程中与节目中的音视频画面进行自动筛选和对比，以提升广告检测的标准性。

以上方式大大降低了人工广告监测监管的难度，也可以通过系统自动发现、拆分、对比、识别，提升了监测监管的智能化程度，也可以为后续产品推广管理以及一部分商业行为的管控提供依据。

3.3 广播电视IPTV智慧监管体系

IPTV又被称为交互电视，是建立在融媒体高效发展的基础上，打造的新型广播电视传播渠道，交互电视在运行的过程中更注重软件的控制，能够拓展不同的功能，与互联网直接对接，可以结合用户的实际需求进行信息交互，满足用户获取不同信息的需要。这种类型的电视在监测监管的过程中难度更高，因此所打造的智能化监测监管体系更倾向于集成化监管。

比如，某某广电机构打造了交互式监管平台，并设置二级播控监管系统以及对应13个市的用户监管前端，针对该省，移动通信以及互联网通信的所有直播频道、定时频道可以实现实时监测，集中查看控播平台和传输部门是否存在播出质量异常以及节目违规等情况。另外，电视最大的特点在于提供了多元化的业务功能，用户可以通过直播、点播、付费、云储存等方式完善节目观看体验，针对这样的系统，在监管的过程中，从以下几个层面进行了优化。首先，利用嵌入式视频采集以及实时信息分析的方式进行分布式监管，构建了IPTV监管平台，所有接入互联网的通信系统以及广电渠道都可以得到监管。其次，打造了多指标的监管模型，包含了音视频、推流、台标等监测内容，配合播出异态检测算法，能够做到安全播出管控以及播出秩序管理[5]。再次，针对IPTV系统的电子节目指南又建立了信息库，通过双重索引的方式进行差异对比，针对其中容易被篡改的电子节目指南、违规节目单以及相关数据信息进行一体化监控和违规行为隔离。通过以上这种嵌入式、分布式的监测监管模式，能够让监测前端有更强的自动化和集成化特点，不仅可以实现广电广播节目的监管，还有助于实现版权识别、台标对比，从而保证广播电视权益和效益。

3.4 广播电视无线电秩序智慧监管体系

无线电秩序智慧监管体系，在我国当前的广电领域应用得还不够普遍，目前主要集中应用在我国西南部分省市，例如广西是首个创建无线电秩序监管体系的区域，其中包含了大数据中心平台、一体化基站、室外非法广播侦测、无人机监测定位系统。

这一系统在无线电秩序监测监管的过程中，通过室内外灵活的系统控制、移动端控制，可以完成多个点位的移动侦察，及时高效地针对一系列黑广播进行打击，其中使用的关键智能化技术体系在于智能语音识别、大数据分析等。

首先，制定数据采集样本格式。其中包含了大量由传统人工监测方式获取的黑广播数据信息，并且通过监测经验进行AI算法的完善，揭示了大数据样本的特征和发展规律，能够快速判定黑广播和无线电发射系统。其次，系统会通过智能电子地图打造不同类别的监测数据，其中包含了黑广播的覆盖率、频率、定位、频谱、信噪比等等，有助于通过多项数据的整合提升黑广播的识别效率。再次，建立在人工智能语音识别技术的基础上，能够提取出黑广播的内容，其中使用关键词识别、相似度匹配、合并分类等方式，能够快速精准地检测出有关政治危害、无良保健品、违规电子商品等信息[6]。将违法的关键字符进行标记，确保音频具备可读性，来提升监测监管的质量。

而无人机系统主要负责进行外部空中侦察，无人机会携带信号接收装置以及反馈装置，在不同地区侦查时可以及时获取当地的各项参数，侦测期间通过图像实时传输和保存的方式构建侦测地域地图，实时显示飞行路线，再配合低空倾斜摄影的方式完成拍摄取证，能够有效打击不良无线电发射基站，从而提升广播电视监管的质量。

4. 结束语

通过人工智能手段打造智慧播出、广告监测、IPTV监测，以及无线电秩序监测体系，构建集成化的管理中心以及分级管控平台，合理利用深度学习、神经网络模型、人工智能识别以及检测的一系列技术，这不仅可以提升广播电视监测监管的科学性和合理性，同时也可以满足新时期融媒体高效发展环境下广播电视内容拓展以及模式创新的需求。此外还可以全面激活传统广播电视监管体系的活力，为新时期智慧广电的高质量发展以及可持续化创新奠定良好基础，更可以为人们获取更加舒适安全、规范有效的广播电视节目提供良好环境。