广播电视监测技术的现状与趋势

【摘要】随着信息技术的快速发展，广播电视的传播渠道和载体不断增多，对广播电视监测技术提出了新的挑战。本文首先分析了模拟信号监测、数字信号监测以及监测覆盖范围扩大等广播电视监测技术的现状。随后，着重探讨了节目音视频智能识别技术、网络视听节目精准监管技术以及5G广播电视监测技术等发展趋势。最后，提出了加快监测技术标准创新、完善监管政策法规、强化数据开放共享等建议，以推动广播电视监管工作高质量发展。

【关键词】广播电视监测；音视频识别；网络视听节目；5G；标准创新

中图分类号：TN92 文献标识码：A DOI：10.12246/j.issn.1673-0348.2024.12.012

2021年11月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于加强和改进广播电视监督管理工作的意见》，要求运用大数据、人工智能等技术手段，加快广播电视监测监管平台建设，提高监管效率和精准度。广播电视监测技术作为支撑广电内容安全、维护传播秩序的关键技术，在推动广电治理体系和治理能力现代化中发挥着不可或缺的作用。本文拟围绕广播电视监测技术的现状与趋势展开系统探讨，以期为新时代广播电视高质量发展贡献智力。

1. 广播电视监测技术的发展现状

1.1 模拟信号监测技术日趋成熟

广播电视监测技术经历了从模拟到数字的蜕变，模拟信号监测技术经过数十年的发展已日趋成熟。在这一领域，无线电频谱监测成为了重要的技术手段，能够精准检测各种模拟电视、广播电台的无线电频率和传输质量，及时发现并制止任何非法使用无线电频率的行为。同时，视音频编解码技术的进步也为模拟节目内容监测带来了助力，可以对电视节目的画面和音频进行智能识别分析，发现潜在的违规风险。

然而，模拟信号监测技术也面临着一些挑战和不足。首先，监测覆盖范围有限是其固有缺陷，每一个监测点的有效覆盖半径都有一定限制，需要大量的监测站点才能做到全面覆盖。其次，随着数字电视的普及，模拟信号监测渐渐难以满足现代化监管需求，只能对模拟节目内容进行分析，却无法深入挖掘数字节目中蕴含的丰富信息。

1.2 数字信号监测技术不断创新

随着数字电视、新媒体的高速发展，数字信号监测技术也在与时俱进、不断创新。其优势首先体现在监测范围更加广泛，无论是地面数字电视还是有线数字电视、互联网视听节目，都可以纳入监测视野，覆盖面得到极大扩展。与此同时，数字信号监测的技术手段更加先进，通过对节目数据流的解码分析，能够实现对节目内容的智能识别和内容分析，挖掘视频画面、音频等多个维度的隐藏信息，检测视听节目中可能存在的违规风险，监管力度也随之加大。

不可忽视的是，数字信号监测技术同样存在一些不足之处。监测成本较高是一大挑战，需要高性能的硬件设备和专业的软件系统，前期投入较大，难以在短期内收回成本。同时，监测的实时性和时效性有待提高，由于海量信号需要经过复杂解码处理，现有技术的分析速度往往难以跟上信息爆炸式增长的步伐。

1.3 监测覆盖范围持续扩大

随着信息技术的飞速发展，广播电视节目的传播渠道和载体不断增多，监测覆盖范围也在持续扩大。传统电视广播节目从模拟时代进入数字时代，监测已不仅限于地面无线电视、有线电视和广播电台，还延伸至互联网视听新媒体平台。通过部署覆盖面更广的监测点位，结合先进的数据采集和分析技术，各类视听节目无论通过何种途径传播，都能被及时发现和有效监控[1]。此外，移动互联网和5G通信技术的兴起，将有助于进一步拓展监测的深度和广度。基于移动终端的APP应用、短视频、直播等新型视听内容形式也都纳入了监管视野。借助5G网络的高带宽、低延时优势，远程实时监测成为可能，无需对每个区域部署监测设备，只需通过数据传输即可实现覆盖，显著降低了监测的场地和成本压力。

然而，监测覆盖范围的扩大同时也带来了新的挑战。首先是技术的适用性需要不断提升。不同平台、不同终端设备的内容表现形式差异很大，需要监测技术具备跨平台、跨终端的兼容能力[2]。此外，新型视听内容场景更加复杂多样，单一的监测手段很难完全覆盖，需要综合运用多种智能识别算法和分析方法。

2. 广播电视监测技术的发展趋势

2.1 节目音视频智能识别技术加速突破

节目音视频智能识别技术正在加速突破，成为广播电视监测的重要技术支撑。这一技术主要依托计算机视觉、自然语言处理等人工智能算法，对视频画面、音频内容中的文字、图像、人脸、场景等多维度信息进行智能识别和分析。

在视频识别方面，目标检测和语义分割技术能够精准定位和分割出视频中的人物、物体、文字等关键对象，并结合图像识别进行分类[3]。例如，对于暴力、血腥画面，可依据枪支刀具、肢体残缺等特征自动识别；对于色情内容，可检测人体部位暴露和亲密场景。此外，人脸识别技术也可用于识别节目中涉及的公众人物。

音频识别则主要依赖语音识别和音频指纹技术。语音识别技术可将声音转录为文本，进而依据关键词和语义信息判断是否存在暴力、谩骂等违规内容。音频指纹技术可用于提取和匹配音频指纹的特征，快速识别音频是否属于庭审、事故现场等敏感场景。

除了单一媒体形式，节目音视频识别还能够融合多种算法进行跨媒体关联分析。比如将人脸识别与语音识别相结合，判断是否存在人物在进行不当言论；或者结合视频场景与音频语义联袂识别，提高违规行为检出的准确率。

根据业内数据，目前单一视频识别的准确率已可达到80%以上，音频识别准确率也在不断提升。但要进一步应用于监测实践中，还需要持续优化算法的精度和鲁棒性，尤其需要加强对隐晦、曲折表达方式的识别能力。

2.2 网络视听节目精准监管成为新方向

随着移动互联网和新媒体的高速发展，网络视听节目逐渐成为广播电视监管的新领域和新方向。相较于传统电视广播，网络视听节目传播渠道分散、内容形态多样，给精准监管带来了新的挑战。

首先，监测网络视听节目需要建立覆盖广泛的爬虫采集系统。不同于有线电视和地面广播的固定信号源，网络视听内容分散在各类视频网站、直播平台、社交媒体等互联网应用之中[4]。因此，需要部署爬虫程序遍布各大热门平台和渠道，持续自动采集流媒体数据。同时也要开发智能分类算法，对抓取的海量视频、直播和短视频进行内容分类和聚合。其次，针对网络视听节目的内容进行智能分析识别是关键所在。网络视频内容往往信息更加丰富和隐晦，单一算法很难完全覆盖，需要综合运用视频识别、语音识别、自然语言处理等多种人工智能技术进行多维度分析。以直播内容监测为例，不仅要识别直播画面，还要结合语音转文本、弹幕内容进行关联分析，全面审核直播间的合规性。此外，网络视听内容传播速度极快，实时性要求很高。传统的人工审核方式很难跟上步伐，必须充分利用人工智能算法的高效计算能力，支持实时在线识别，并及时生成违规预警信息，尽快管控风险。

目前网络视听节目精准监管技术虽然仍在发展之中，但已初见成效。如近期相关部门就曾利用监测技术，对数十家直播平台的涉黄低俗和违法违规行为进行集中整顿。未来这一领域的投入将持续加大，有望推动网络视听内容生态持续向好。

2.3 5G广播电视监测开启发展新空间

5G技术的兴起为广播电视监测开启了全新的发展空间。5G网络具有高带宽、低延时、大连接等优势，将极大拓展监测的覆盖范围、传输能力和业务形态。

首先，借助5G的高带宽和大连接能力，可以支持广播电视节目的4K/8K超高清监测。目前监测系统普遍无法实时处理如此大码率的视频流，而5G网络最高可提供20 Gbps的峰值速率，足以承载海量高清视频数据的实时传输和分析。同时，5G可同时连接大量终端设备，支持远程实时监测，无需在每个场馆部署昂贵的监测设备。其次，5G的低时延特性可确保监测传输的时效性。传统网络时延普遍在几十到几百毫秒，加上分析处理环节，违规内容往往事后才被发现[5]。而5G时延只有几毫秒，监测系统能够秒级响应、第一时间捕捉异常内容，对实现实时审核和管控至关重要。以直播内容监测为例，5G环境下只需1～5 ms就能发现并屏蔽违规画面或语音。此外，5G网络架构云化、智能化的发展趋势也将推动监测向集中化和智能化演进。软件定义和网络切片技术使网络具备按需分片的灵活性，有利于按业务场景部署定制化的监测实例。再结合5G边缘计算和AI推理加速等技术，可以实现就近智能分析处理，大幅提升监测的实时性和可靠性。

目前5G广播电视监测虽处于初期探索阶段，但发展前景可期。据了解，工信部已启动“5G+广播电视”试点示范项目，在北京、上海等城市开展4K超高清监测试验。未来5G网络逐步覆盖和成熟，必将推动监测技术的全面革新，推动监管工作向高质量、高时效、高智能方向发展。

3. 推动广播电视监测技术创新发展的建议

3.1 加快广播电视监测技术标准创新

加快制定广播电视监测技术标准是当务之急。一方面，需要及时制定覆盖5G、云计算、人工智能等新兴技术的监测标准，为5G广播电视监测、基于云的监测平台架构、智能算法应用等前沿领域提供规范指引。同时，还应针对新媒体、直播、短视频等新型视听内容形式，制定相应的监测技术标准，明确数据格式、传输协议等技术要求。另一方面，对现有标准也需不断完善优化。在音视频编解码、压缩传输等传统领域，需及时吸收业界最新技术成果，提升质量和效率水平。在监测数据的存储、管理、应用等环节，则应制定统一的数据标准和接口规范，推动监测数据的开放共享和资源整合。此外，还需加强监测技术标准的前瞻性研究，提前布局未来可能出现的监管需求。比如研究区块链在版权维权、存证取证等方面的应用场景，或探索人工智能伦理、算法审核等新兴领域的相关技术标准，为监管工作的长远发展做好准备。

3.2 完善广播电视监测监管政策法规

第一，需要制定覆盖新技术新业态的监管政策。比如围绕5G广播电视、新媒体视听节目等新兴领域，明确监管主体、范围和职责，并研究制定相应的技术规范和管理办法。对于利用人工智能、大数据等新技术开展的监测活动，也需要建立相关的伦理准则和审核机制，规范技术的应用边界。第二，需完善传统领域的配套政策。现有的广播影视管理条例、互联网视听节目服务管理规定等，在实施过程中可能会遇到新的法律问题，需要及时跟进修订。对于违法违规行为的处罚措施，也应根据行业发展形势适度增强严惩力度，形成有力震慑。同时，应加强执法的统一性和协调性。目前广播电视监管的管理职能分散在多个部门，为避免政出多门、相互矛盾，应加强部门间的协调配合。可考虑建立统一的协调机构，厘清职责分工，提高监管执法的高效性[6]。此外，还要为执法创造便利条件。比如在数据存证取证、技术手段使用等方面为执法部门提供法律支持。鼓励利用区块链等新技术提升取证效率和可信度，维护执法的权威性。

3.3 强化广播电视监测数据开放共享

需要统一制定监测数据的标准规范，包括元数据格式、编码规则、存储格式等，实现数据的互通互认。在此基础上，建立集中的监测数据资源池，汇聚各方面的监测数据，形成全国乃至全球视野的海量数据集。结合大数据技术，可以通过数据分析和挖掘，发现潜在规律，为制定监管策略和优化监测算法提供依据。其次，要完善监测数据的开放共享机制。可参考欧盟的开放数据政策，明确数据的所有权归属、使用权限等，保护数据安全的同时最大限度开放获取。在技术层面上，推广采用统一的数据接口标准，降低数据集成难度。对于涉及隐私等敏感数据，也可通过匿名化、虚拟化等手段实现可控共享。再者，应鼓励社会各界参与到监测数据的开发利用中来。政府可以牵头，整合产学研等多方资源，联合攻关数据应用难题，并为企业和创新者提供政策支持，共同探索监测数据在版权保护、安全监测等多个领域的创新应用场景。如表1所示：

4. 结束语

广播电视监测技术是维护意识形态安全、规范传播秩序的利器。随着人工智能、5G等新技术的发展和广电媒体融合的深入，广播电视监测正迎来新的发展机遇和挑战。唯有紧跟时代发展步伐，加强监测技术创新应用，完善配套政策标准，提升监管能力水平，才能为广播电视高质量发展保驾护航。同时，充分运用新技术新手段，切实增强广播电视安全播出和内容建设的传播力、引导力、影响力、公信力，为全面建设社会主义现代化国家提供有力舆论支持和精神动力。

参考文献：

[1]蒋云鹏.无线传输技术应用于广播电视实时监测系统设计[J].中国信息化，2024（02）：44-45.

[2]周新权.无线广播电视监测体系架构及智慧监测技术发展[J].广播电视信息，2024，31（02）：9-11.

[3]杨飞，陈武，李晶.人工智能技术在广播电视业务监测中的应用[J].广播与电视技术，2024，51（01）：18-22.

[4]田雅静.信息化背景下的广播电视监测工作[J].电视技术，2024，48（01）：187-189.

[5]张瑞明.广播电视技术现状和发展趋势[J].科技展望，2016，26（23）：285.

[6]宋玲.广播电视技术的现状与发展趋势之探讨[J].西部广播电视，2015（13）：204.

作者简介：张勇（1969—），男，贵州遵义人，助理工程师，研究方向：广播电视发射技术。