智能语音识别技术在广播电视内容监测中的应用

【摘要】智能语音识别技术是新兴技术类型之一，依托此项技术能准确定位广播电视内容中的不良信息，实现对错误信息、不良信息的防控。为进一步提升广播电视内容监测水平，本文总结了智能语音识别技术的应用优势，明确了此项技术应用在广播电视内容监测中的必要性，并围绕几项关键技术的应用要点进行了分析，最后提出了强化智能语音识别技术应用实效性的有效对策。旨在推动广播电视内容监测部门的快速发展，为媒体行业的可持续发展提供支持。

【关键词】智能语音识别技术；广播电视；内容监测

中图分类号：TN92 文献标识码：A DOI：10.12246/j.issn.1673-0348.2024.17.006

融媒体发展背景下，依托新兴媒体和互联网等先进科学技术，提高了媒体行业发展速度，但也给广播电视单位的节目内容监测工作带来了巨大压力，一定程度上增加了节目中不良信息与内容的出现概率，容易对社会舆论造成不良引导。相关部门十分重视对广播电视内容的监测，但受到传统监测手段的限制，无法提高监测质效，可见，加强对智能语音识别技术的研究和利用十分必要。本文分析了智能语音识别技术的应用优势，阐述了智能语音识别技术中的关键技术，并提出了智能语音识别技术的应用和优化途径。

1. 智能语音识别技术在广播电视内容监测中的应用优势

1.1 智能语音识别技术的实时性强

在广播电视行业的发展中，重视内容质量的监测是至关重要的。通过科学有效的监测，可以发现内容中存在的实际问题，并采取有效措施进行处理，从而为观众带来更加优质的广播电视服务。依托智能语音识别技术开展广播电视内容监测工作，可以明显增强相关工作的实时性。这是因为应用智能语音识别技术的过程中，需要用到高效的处理器和先进的语音识别算法，可以实现对广播电视内容的动态化识别，有助于相关部门第一时间发现和了解新闻内容中包含的敏感信息。通过及时处理规避违规问题，不仅能保证广播电视节目顺利通过后期审核，还能切断违规内容的传播路径，有助于广播电视行业的健康稳定发展。

1.2 智能语音识别技术的准确性强

广播电视内容监测部门通过利用多种先进科学技术，能够提高监测结果的准确性。在智能语音识别技术的应用中，涉及对语音信号处理及深度学习等技术的运用，能够实现高精度识别、分析广播电视内容的目的。具体来说，监测部门可以实现对各类关键数据信息的准确识别，有助于及时发现和处理存在的敏感信息和违规内容，使得各项工作的规范化落实拥有可靠依据。此外，相关工作人员依托智能语音识别技术，能够对广播电视内容中的口音和语言进行准确识别。配合开展大数据技术的学习与训练活动，能够实现对智能语音识别系统的改进和优化，让检测结果的真实性和可靠性得到保证[1]。

1.3 智能语音识别技术的适用性强

在广播电视内容监测中应用智能语音识别技术，能够强化监测工作的针对性，可见，此项技术的适用性很强。通常情况下，相关部门利用智能语音识别技术，能够实现对广播电视内容的识别，包括娱乐节目、广告节目及新闻报道等。同时，还能监测广播节目中的语音内容，适用于各类广播电视内容的监测。此外，通过与图像识别等先进科学技术的结合，可以达到全方位监测节目内容的目的。不仅能提升监测系统的运行水平，还能获得更为理想的监测效果，可为广播电视内容的规范化管理提供坚实基础。

2. 智能语音识别技术中关键技术的应用

2.1 音频切分和分类技术

智能语音识别技术中包含音频切分和分类技术，此类技术拥有广泛的应用范围，能够通过智能化语音识别以及关键词处理，实现对广播节目语音及电视语音画面内容的监测。例如，针对广播电视音频信息的监测，工作人员需要做好打点切分音频的工作。此时可选用静音检测方法完成相应工作，此种方法能够进行准确定位，可为音频分类提供支持和依据。结束音频打点切分后，需要对不同类型的音频片段进行分类，在智能语音识别技术的支持下，可提高音频切分与分类效率，并为音频的进一步处理提供坚实基础。此外，针对电视节目画面进行监测时，依托音频切分和分类技术能在出现敏感词或违规画面时进行自动切分，进而减少违规情况。

2.2 音频模板匹配技术

通常情况下，监测部门在了解广播电视节目片头曲和片尾曲的前提下，能够通过音频模板匹配技术达到自动打点与分割节目的目的。因为受到信号传输和压缩等因素影响，容易导致音频流与固定模板间出现过大的差异，所以，广播电视内容监测部门需重点解决鲁棒性问题。利用智能语音识别技术中的多频带能量相对比率特征提取方法，能够有效维持不同频带能量分布的稳定性，有助于高效处理音频扭曲带来的广播电视内容不稳定问题。音频模板匹配技术的具体应用流程如下：首先，新闻工作者需要针对音频信号进行预处理，包括滤波、采样、量化等，之后提取信号特征，目的是筛选与分析能够代表音频信号的特性，并与模板库中的信息匹配。当与模板库中设定的信息发生冲突时，则代表对应的节目内容存在违规问题。

2.3 节目自动发现技术

节目自动发现技术在广播电视内容监测中得到广泛应用，此项技术拥有很多应用优势。例如，在进行广告识别的过程中，可依托音频重复性检测方法针对新广告片段进行获取，有助于相关部门得到未知的新节目，为节目的广告设计提供依据。并且，可通过创建音频向量空间模型，准确定位重复内容。以上工作主要依靠快速音频搜索算法完成，在智能语音识别技术的支持下，相关部门可对部分错误片段进行及时召回，在此基础上进行过滤，如运用基于音频指纹的搜索确认与音频向量空间模型，能达到高精度监测的目的，为广播电视单位提供误报片段，减少因此带来的不良影响[2]。

3. 广播电视内容监测中智能语音识别技术的实际应用

在广播电视内容监测中，智能语音识别技术具有广泛的应用前景。它可以在内容识别、广告监测、节目质量评估与频谱管理等方面发挥重要作用。

3.1 智能语音识别技术在内容识别中的应用

内容识别是广播电视内容监测的重要环节，它可以帮助监测部门及时发现电视内容中的不合理部分，并进行高效处理。因此，监测部门可利用智能语音识别技术针对广播电视节目中的言论内容进行翔实记录，还能实现对节目配乐与歌曲等的准确识别，为监测部门提供更加全面的言论内容，有助于提高后续广播电视内容管理质效[3]。此外，通过智能语音识别技术与自然语言处理技术的结合，监测部门能进行情感识别和语义分析，为深刻地理解节目内容奠定良好基础，以保证监测人员拥有正确的言论立场，让舆情监测拥有更加全面的信息支持。

3.2 智能语音识别技术在广告监测中的应用

广告监测是广播电视内容监测的重要组成部分，利用智能语音识别技术可以准确识别与分析广播电视内容中的广告播放状态。同时，监测部门可以通过智能语音识别技术准确监测广播电视广告的播放频率和播放时长，有助于广告监测部门跟踪记录广告播放数据信息，进而获得更为理想的市场分析结果。此外，在智能语音识别技术的支持下，广播电视广告部门能实现高质量的市场营销，进而提高各类广告的影响力。

3.3 智能语音识别技术在节目质量评估中的应用

节目质量评估是提升节目制作水平的重要手段，为此，广播电视内容监测部门应重点加强智能语音识别技术与广播电视节目质量评估工作的有机结合。首先，监测部门可利用智能语音识别技术针对节目内容中的音频信号进行转换，得到对应的文字内容，可见，可达到准确识别与转写采访、演讲等语音内容，不仅提高了撰稿效率，还在一定程度上增强了相关内容的可读性；其次，监测部门可利用智能语音识别技术分析语音的清晰度和语音信号的声学特征，进而实现对各项语音指标的准确识别与分析，可在此基础上提取语音信号蕴含的情感信息，有助于主持人等掌握节目情感状态，避免在节目播出过程中出现情感偏差，为观众带来良好的观赏体验。

3.4 智能语音识别技术在频谱管理中的应用

除了广播电视节目质量评估、广告监测与内容识别外，监测部门应重视频谱管理中智能语音识别技术的应用。语音识别技术的综合性较强，涉及很多学科的知识内容，主要依托计算机算法实现语音信号向文本内容的转换，能够达到人机互动的目的。首先，智能语音识别技术应用在广播频率管理中时，要求监测人员能针对性判断语音信号，并准确识别频谱占用状态，通过落实以上工作能实现对重要电视播出内容的有效监管，基于此合理配置和利用频谱资源，根据监测结果优化广播电视内容编制方案，还能实时监控不同频段的广播电视内容干扰情况，并采取有效措施第一时间将干扰源排除，有助于强化广播电视传输的稳定性与可靠性，尤其在广播节目播出过程中，容易受到天气及信号接收位置等多种因素影响，给节目的顺利播放带来干扰，通过频谱管理与智能语音识别技术的结合，能明显改善广播语音播放效果；其次，监测部门可将智能语音识别技术应用在广播电视节目后期剪辑环节，通过生成虚拟的主播形象或其他角色，实现对节目内容及表现形式的创新；最后，可编程电视技术属于智能语音识别技术的一种，利用此项技术能实现对广播电视信号的解码和编码，保证在一个频段中同步实现多个不同信号的传输，有助于提高广播电视频率利用率[4]。

4. 广播电视内容监测中的智能语音识别技术优化策略

4.1 建立多路视听节目内容实时监测系统

智能语音识别分析技术的应用离不开互联网技术的支持，因此，广播电视单位应依托信息技术之力，构建高效的自动化监控体系。智能语音识别技术具有较强的实时性和智能化特点，凸显出相较于传统监测技术的显著优势。传统技术通常体现出时效性不足、事后监测难以挽回损失等劣势，而智能语音识别分析技术则能实时响应，即时完成文字输出和任务执行，极大地提高了监管效率。在语音识别分析过程中，集群计算机资源处理系统发挥着关键作用，不仅能实现多路自动语音识别，还可提升语音识别的综合效率、增强实时监听的能力。每一路视听节目都能独立生成文本输出途径，实现自动接入和输出，智能语义分析系统也是监管机构的重要工具，运用此系统能对多路输入的文本进行实时监控，确保信息流通的畅通无阻。并且，整个流程高度集成化，不受广播电视传播途径和平台的限制，即便是庞大的内容体量，也能轻松应对，不会对硬件造成压力[5]。可见，广播电视单位构建多路视听内容实时监测系统十分必要。

4.2 构建健全的监测对象音频输出体系

为提升广播电视内容监测水平，相关部门应积极构建健全的监测对象音频输出体系。首先，相关部门应加强对声纹识别技术的利用，能准确判断声音发出者的身份，在智能合成配音等领域有着广泛应用；其次，依托声纹识别技术能得到重要的语音信号，基于此实现对不同人物发音特点等方面的分析和掌握；最后，相关部门可利用语种识别技术，通过语言内容判断可分析和处理广播电视节目中的语音材料，且在智能翻译技术的支持下，相关部门能准确判断声音发出者的讲话逻辑，为广播电视内容的调整奠定良好基础。

4.3 构建科学完善的违规信息定位体系

因为广播电视内容监测的目的是及时发现电视节目中的违规信息，切断不良内容的播出途径，减少给社会舆论带来的负面影响与消极向导，传统的监测技术通常会受到人为、环境等多种因素限制，一定程度上增加了监测难度。所以，相关部门应加强对智能语音识别技术的利用，结合实际情况构建健全的违规信息定位体系，以实现对广播电视内容的意图导向的准确定位。为此，相关部门应以传统的语音识别方式为基础，在此基础上加强对语义分析的利用，针对最新的网络流行词进行跟踪，依托神经网络算法实现对广播电视内容智能化监测方式的创新，进一步强化违规信息定位的可靠性与精准性，为健康和谐广播电视内容的编制奠定良好基础。

5. 结束语

现代化发展背景下，多媒体技术的广泛应用为广播电视行业的快速发展带来支持，一定程度上拓展了电视节目内容的获取途径，虽然为相关部门及工作人员带来了便利，但一些信息的真实性无法得到保证，容易导致广播电视节目中出现违规内容。广播电视内容监测部门通过利用智能语音识别技术，能及时发现广播电视内容中的不良信息，并进行高效处理，以减少节目制作和播出中出现的错误引导，营造和谐稳定的社会发展氛围。

参考文献：

[1]康言.语音识别技术在广播电视监测中的应用[J].中国高新科技，2021（05）：135-136.

[2]管海建.智能语音技术在广播领域的应用探索[J].电视技术，2022，46（06）：139-141.

[3]李雨柯.语音识别技术在广播电视监测中的有效应用[J].西部广播电视，2022，43（24）：209-211.

[4]亓振军，王娴.人工智能技术在广播电视新闻节目监测中的应用[J].现代视听，2023（6）：76-78.

[5]王玉娇.广播电视监播系统中音频及语音数据处理技术研究[J].电子技术与软件工程，2021（18）：143-145.