人工智能在廣播電視監測監管中的運用研究

楊卿 桂旭東 馬恒夫

云南省昭通市廣播電視安全播出監測中心 云南 昭通 657000

引言

人工智能廣泛發展勢必會改變科學技術世界的運作模式，給予人類的生活產生充分影響。廣播電視行業擁有大量的媒體資源，融合云平臺與云服務，能夠對廣播電視行業的發展帶來便捷條件。圍繞大數據技術、云計算技術和區塊鏈技術，如何巧妙的發揮人工智能優勢，全方位將其運用在廣播電視監測監管中是熱點話題，為此筆者進行具體研究。

1 人工智能技術概述

所謂的人工智能，主要是將人工智能當作核心，匯集自然智能與集成智能的一門學科，人類的智能簡化為智能，即人類在了解客觀世界過程中，通過思維和腦力呈現的綜合能力。基于能力層面，人工智能便是借助人工的方式賦予機器一定智能化；基于學科層面，人工智能便是分析智能系統的學科，具備一定的模擬性與擴展性[1]，如今的人工智能廣泛存在于研究與開發等多個過程，實現理論、技術與方法的一體化結構建設。

所以人工智能理論研究的本質是多種學科之間的交叉分析，存在顯著的集成智能化特征，在融合符號與行為期間，多種類型的資源互相傳遞，促使資源之間可以實效性共享。互聯網朝向未來發展、智能機器人朝向未來發展，充分說明智能產業規模在日益擴展，發展為智能計算機系統的重要組成部分。

2 廣播電視監測監管中引進人工智能的意義

2.1 便于功能持續化創新

對于廣播電視的監測監管作業，需求諸多數量服務器的參與，同時針對性加工信息數據。在信息化時代中，廣播電視信息量表現出迅速增長的傾向，那么監測監管面臨的壓力是比較大的。思考到大量數據內容，監測監管技術應被深層次的創新和轉型，智能化轉變為時代發展趨勢[2]。并且人工智能的運用，便于實現監測監管的功能持續化創新，一方面幫助工作者迅速的研究和探索，另一方面能夠對工作模式進行創新。形成相對完整的監測監管云平臺，建立在人工智能技術基礎之上，通過機器學習功能，圍繞場景需求開展針對性的探索。除此之外，人工智能可對人腦進行模擬，引進人工神經網絡算法甲乙信息獲取與處理，時效性的歸納規律。在這一個階段，人工智能能夠不間斷學習，在知識結構日益完善過程中，對應監測監管設備的基礎性能可以提升，達到自動化創新指標，適應廣播電視后續發展的需求。

2.2 便于智能化進行信息管理

運用人工智能，科學的研究廣播電視監測監管數據，在此期間獲取具備意義的數據資料。形成CNN模型、LSTM模型、HMM模型，完成智能化識別視頻信息與圖像信息，繼而理解與規范推理[3]。由此以研究廣播電視運作情況為基礎，巧妙的預測廣播電視發展方向。

2.3 便于體現決策的及時性

建設完整的監測監管云平臺，要及時引進具備智能化性能的軟件系統與硬件系統，循序漸進的構建智能化結構，這樣體現出制造功能和檢索功能，更多的凸顯決策信息的及時性。智能化建設監測監管體系期間，結合監測監管信息，參照專業的工作經驗對知識庫內容進行完善[4]。處理大規模的信息之后開展智能化決策工作，可進一步處理對應的音頻信息與視頻信息。

3 人工智能相關技術

結合實際情況，在廣播電視的監測監督工作中進行人工智能運用，技術包含機器學習、智能化判斷與智能系統等。首先是機器學習，作為機器自動化得到知識的基本途徑，優化現有的知識結構，增強機器整體性能，機器學習也是人工智能的關鍵技術。依托觀測樣本探索實際規律，通過相關的規律預測后續不能觀測的信息，機械學習包含諸多分類方式，若參照人類日常學習模式，可對機械學習劃分為符號學習模式以及神經學習模式。其次是智能化判斷，通過人工智能的方式從煩瑣數據中判斷需求的知識，涉及深度學習的內容以及語音內容。圍繞深度學習的理念進行技術識別，這也是現階段研究的熱點話題。智能判斷作用于語音處理、視頻處理與圖像處理過程，特別是加工智能編目項目、廣告檢測項目與智能審核項目，另外，還應思考自然語言理解性能的運用，包含推理能力與常識認知。最后是智能系統，包含軟硬件系統，從某種程度上而言，人工智能的諸多內容均是通過智能系統的模式加以呈現的，如智能檢索與智能制造[5]。時常應用系統以專家模式的系統以及智能決策模式的系統為主。前者是知識為核心點的模型，把專家的經驗依托知識呈現方式納入在信息庫中；后者是把智能部件的支持系統納入在傳統支持結構中，繼而得到專家系統與決策系統互相融合的產物，也就是人工智能技術。

4 人工智能在廣播電視監測監管中的具體運用

擁有理解與處理問題能力的機器進行數據加工以及決策，帶動廣播電視監測工作轉型，通過人工智能給廣播電視行業“賦能”，便于廣播電視行業迎接社會發展的挑戰。以完全掌握監測監管業務需求為前提，對固定的業務進行信息數據整理，創造完整的監測監管模型，再依托業務流程進行集成與再造，可切合實際的彰顯人工智能效用。

4.1 對音頻視頻內容進行智能化監測

在廣播電視監測監管過程中，可通過人工智能實現音頻視頻的智能化監測，結合廣播電視信號技術特征與節目內容，全面發揮人工智能的作用，包含語音判斷、語種判斷、語義判斷、圖像判斷等，產生的效果取決于機器學習能力和智能研究處理能力。對監管信息進行動態分析、對案例進行動態研究，豐富現有的案例資源庫，依托深度學習的樣本信息做好人工智能技術應用準備[6]。對于音頻成效的智能化監測，立足于訓練信息模型，在混合信號以及參考信號中進行音頻指紋數據提取，依托迭代搜索音頻指紋的形式匹配相似距離，綜合語種判斷和語音判斷，完成音頻成效的人工智能化評估。另外是音頻視頻內容，參考文字判斷、語音判斷、人臉判斷與場景判斷方法，通過機器深層次學習與光學字符判斷等技術對物體進行定位，智能化識別語音和圖片以及輿情信息，全方位進行媒體資源的監測監管。

4.2 對數據信息進行智能化編目

智能化編目作為指數增長的一種監管信息管理途徑，借助智能化判斷和語義識別等方式研究監測監管信息資源的具體內容，賦予對應的檢索標識，同時把描述信息依據固定規則有效組織。廣播電視監測監管信息的智能化編目包含音頻視頻結構化處理、知識圖譜以及信息檢索等幾個部分，音頻視頻結構化處理統計基礎元素，形成對應的組件；知識圖片優化事件信息、人物信息和場景信息，便于通過檢索與關聯的模式完成數據保存；信息檢索以前兩者為前提完成高效率信息檢索，圍繞人物與人臉特征迅速的進行信息檢索。由此分析人臉信息、字幕信息與聲音信息，完成智能化編目，生成對應的編目結果，依托大數據算法實效性的落實廣播電視監測監管信息標簽管理。

4.3 對網絡安全進行智能化態勢感知

態勢感知把安全大數據視作基礎，圍繞整體環境的變化進行安全監管，同時站在全局視角下處理安全隱患，最終構建決策體系。智能化態勢感知應給予廣播電視網絡終端以及關鍵網路節點進行智能探測器安放，同時建設海量安全信息結構，對網絡安全進行預警處理，控制鏈條自動化智能響應，事先預設對抗樣本實施對抗訓練，體現檢測模型的安全性[7]。形成智能化應用架構。廣播電視行業的監測監管工作中運用人工智能，應形成對應的智能化應用架構，基于邏輯層面設置平臺層模塊、服務層模塊、應用層模塊與業務層模塊，在流程設計過程中思考信息集結構、算法選型、測試評估與完整部署多個環節。其中平臺層對應用訓練與測試評估進行基礎條件支持；服務層模塊作為平臺層模塊運行的前提，開展智能化識別加工操作、可視化信息轉換操作、綜合研究研判操作；應用層模塊進行語音和語義識別、場景判斷以及音頻視頻檢測；業務層模塊給廣播電視監測監管的全面性帶來支持，包含安全播出監督、節目內容監督、廣告設計監督、資源分配監督、終端管理監督，強化人工智能在廣播電視行業監測監管中的運作效率。

4.4 監測監管應用框架

人工智能在廣播電視行業中的應用，尤其是監測監管工作，管理者應及時建設應用框架，圍繞平臺層模塊、服務層模塊、應用層模塊以及業務層模塊加以進行。其中服務層的基礎結構便是平臺層，進行智能化處理信息，推理大數據模型。應用層進行語音判斷、語種判斷與音視頻判斷等，業務層是以廣播電視的技術監測為基礎，實施節目內容監督、廣告監管和資源配置，妥善的完成監測監管工作。另外結合大數據監測實際結果，相關人員應動態化的明確廣播電視發展趨勢，站在全局的角度下研究整體環境變化特點，完成安全風險評估。通過人工智能，感知風險隱患[8]，及時進行預警報告，自動開展決策處理過程，這樣巧妙的修補漏洞，體現廣播電視體系運作的安全性與穩定性。

5 結束語

綜上所述，在廣播電視監測監管工作中運用人工智能，可在很大程度上帶動廣播電視行業的升級與創新，促使廣播電視行業的監測監管成效可以提升。新時期下需密切關聯人工智能發展，深入研究神經網絡模型變化與學習算法，發揮人工智能的優勢，如對音頻視頻內容進行智能化監測、對數據信息進行智能化編目、對網絡安全進行智能化態勢感知，調動監測監管工作動力，全面為智能化的廣播電視行業發展奠定基礎。