智能化廣播電視信號質量檢測技術研究

郝延軍

（濱州博興縣融媒體中心，山東 濱州 256500）

0 引言

隨著廣播電視技術的發展，傳統的人工監測方式已經難以滿足信號質量檢測的要求。廣播電視信號質量監測一直是保障廣電傳輸與服務質量的重要手段，傳統的監測系統依靠人工來測量和評判信號參數，效率較低。近年來，網絡電視（Internet Protocol Television，IPTV）、4K超高清等新技術的推出，使廣播電視網絡種類和節目量激增，對信號質量監測提出了更高要求。同時，大數據和人工智能（Artificial Intelligence，AI）技術得到了長足發展，在圖像識別、數據挖掘、智能決策等方面展現出強大的能力。將大數據和AI技術應用于廣播電視信號監測，構建智能化信號質量檢測體系，實現對海量信號數據的高效管理、多維度分析和智能預測，已成為廣播電視監測技術的重要發展方向。

1 大數據和AI技術在信號監測中的應用

1.1 大數據技術在信號監測中的應用

大數據技術主要具有4個特征，即“4V”特征：Volume（海量）、Variety（多樣化）、Velocity（生成速度快）和Value（低價值密度）。信號監測過程中會產生海量結構化和非結構化數據，包括視頻服務器輸出的TS流、編碼器輸出的碼流元數據、調制器輸出的調制信號參數、信號分配放大器輸出的射頻（Radio Frequency Signal，RF）信號參數、信號接收設備輸出的信號質量數據、環境監測設備輸出的環境參數以及用戶終端反饋的質量意見數據等。這些異構數據源輸出的多模態數據容量巨大，每日生成的數據可達TB級甚至更高數量級，需要使用Hadoop或Spark等大數據處理框架進行存儲，而且這些數據中有效信息的占比不高。因此，需要借助大數據的海量存儲和低價值密度處理優勢，存儲和過濾這些數據，以降低存儲成本。同時，信號監測需要對存儲數據進行快速處理，以實時監測和預警信號傳輸質量的變化，可以使用Storm和Flink等大數據實時計算框架，對采集到的視頻碼流進行實時解復用和解碼，快速提取信號參數。此外，還需要應用大數據的聚合分析，綜合分析編碼器、調制器和放大器等設備輸出的數據以及用戶反饋的數據關系，準確定位信號質量問題的源頭。

1.2 AI技術在信號分析和質量評估中的應用

近年來，AI技術在圖像處理、語音識別、自然語言處理等領域取得了一定突破，尤其是具有代表性的機器學習和深度學習技術，在處理圖像、語音與視頻等信號上展現出強大的分析能力，為廣播電視視頻信號質量的智能化監測與評估提供了技術支撐[1]。深度學習中的卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks，CNN）、遞歸神經網絡（Recursive Neural Network，RNN）等模型可用于視頻信號的智能化特征提取。使用注意力機制自動學習不同質量影響因素的權重，能夠多維度提取復雜視頻信號的“注意力+特征”，在特征提取的基礎上，可以構建基于深度學習的智能化質量評估模型，如基于CNN的圖像質量自動打分模型、基于RNN的編碼質量預測模型、集成注意力機制的質量回歸模型等，并使用遷移學習、多任務學習等技術不斷優化模型，以提高視頻信號質量預測的精確度。

2 廣播電視信號監測的關鍵技術

2.1 功率和頻譜特征提取算法

對于數字化廣播電視信號，質量智能化監測的第1步是特征提取。信號功率和頻譜特征直接影響信號質量，因此需要重點開發射頻功率檢測、頻譜分析等算法，用于提取核心特征。相關的信號特征提取算法主要有4種。第一，基于快速傅里葉變換（Fast Fourier Transform，FFT）的頻譜分析算法。應用射頻包絡檢波技術，檢出信號中包含的視頻、聲頻和數據等信息，計算信號總功率、視頻信號功率及音頻信號功率，并獲得信號的信息功率與噪聲功率之比，反映信噪比。第二，采用FFT對信號進行頻域分析，獲得信號的頻譜分布、主載波位置及邊帶情況，檢測信號中是否存在三階互調失真產物和相鄰信道干擾等頻譜異物。第三，信號數字化采集后進行數字預畸變，使用數字濾波技術消除信號在傳輸中出現的線性和非線性畸變，以提高后續特征提取的質量。根據信號類型，選擇有限沖激響應（Finite Impulse Response，FIR）濾波、無限脈沖響應（Infinite Impulse Response，IIR）濾波等自適應濾波方案，有針對性地進行降噪處理[2]。第四，基于小波變換的時頻分析算法。依賴小波變換的多分辨率解析能力，提取信號的細節和瞬變特征，在時頻平面上取得信號的時間-頻率矩陣，訓練神經網絡或支持向量機等模式識別模型，識別數字調制信號的調制方式。

2.2 圖像質量智能評估模型

在視頻信號質量監測過程中，圖像質量的智能評估是關鍵環節之一。構建自動化圖像質量評估模型，能夠測定視頻信號傳輸過程中的圖像質量，輸出可靠的圖像質量分數，為整體信號質量監測奠定基礎。

常見的圖像質量智能評估模型主要包括如下4種。第一，基于淺層網絡的傳統機器學習評估模型，如全參考型的峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio，PSNR）、結構相似性（Structural Similarity，SSIM）以及無參考的圖像質量評價（Natural Image Quality Evaluator，NIQE）、無參考圖像空間質量評估器（Blind/Referenceless Image Spatial Quality Evaluator，BRISQUE）等，這類模型具有人工設計的特征提取和簡單機器學習框架，計算速度較快，但評估效果有限。第二，近年來，基于CNN的深度學習模型成為主流，如CNN、DeepIQ、MEON等。這些模型可以端到端學習圖像復雜的非線性特征，評估效果明顯優于傳統模型，但需要大量數據進行訓練。第三，利用生成對抗網絡框架的生成圖像質量評估（Generated Image Quality Assessment，GIQA）、DisIQ等模型，可以合成不同失真的圖像樣本，來擴充數據集、增強模型健壯性。第四，基于元學習理念的模型，如MetaSQ、HyperIQA等，可以實現不同圖像質量數據集間的知識遷移，具有較強的跨數據集泛化能力。

自動化圖像質量評估模型可以實現視頻信號傳輸過程中圖像質量的智能化檢測，配合信號圖像特征提取技術，定量輸出圖像質量分數，支持整體信號質量的監測與管理。

3 廣播電視信號質量監測系統的應用思路

3.1 整體技術路線和系統架構

廣播電視信號質量智能化監測系統需要處理海量數據，因此采用模塊化、分層的系統架構設計，使用“信號采集—數據存儲—智能處理—質量評估—結果展示”的技術路線[3]。在數據采集層，布置分布式的環境傳感設備、信號監測設備、網絡監控設備等，以實時采集信號鏈路上的各類數據，包括發射端信號源數據、傳輸鏈路中的環境參數、信號重復器與放大器的工作狀態數據、信號接收端的質量數據以及返回的用戶體驗反饋數據等。這些采集節點通過高速網絡或無線網絡將數據傳送至計算中心的分布式數據存儲平臺。存儲平臺配備分布式文件系統，以支持大容量的波形存儲，并使用分布式數據庫存儲結構化數據。Spark Streaming等大數據實時計算框架，對并行處理存儲的數據進行信號解調、品質因子提取、質量評估等分析，深度學習模型被訓練并部署于分布式平臺，分析結果以可視化的方式呈現在管理人員的監控終端。監測系統的任務調度模塊統一調度各層的工作，保證系統整體協調運轉。分布式、分層的架構充分利用了大數據平臺的計算和存儲優勢，使信號監測系統具備可擴展性與高容錯性。

3.2 數據處理和分析模塊

廣播電視信號智能化監測系統中的數據處理與分析模塊，需要對采集模塊輸出的多源異構數據進行清洗、存儲和智能分析，實現信號質量評估與預測等核心功能。首先，對采集的原始數據進行清洗，如格式校驗、刪除異常數據、補充缺失值等，以保證進入分析環節的數據質量，同時使用Hadoop、Spark等大數據分布式存儲和計算框架，高效存儲不同類型的數據。其次，根據不同的分析目標，對存儲的數據進行過濾、聚合、相關特征提取等操作，構建標準化的特征向量，以適應智能算法的輸入要求，并使用信號處理、計算機視覺等專業算法進行特征工程，對不同類型的數據進行歸一化、離散化等預處理，將其轉換為模型可用的輸入向量。其次，使用AI算法評估信號傳輸質量，采用機器學習算法和深度學習模型，建立映射信號特征與質量影響因素的評估與預測模型，在離線階段使用大量標注數據來訓練模型，調優模型超參數后，將其部署在基于圖形處理器（Graphics Processing Unit，GPU）和現場可編程邏輯門陣列（Field Programmable Gate Array，FPGA）的分布式深度學習平臺上。為降低預測延時，采用混合精度、多卡并行、跨模態壓縮等優化手段來提升分析吞吐量。最后，隨著新數據的采集，需要定期使用增量學習的方式優化模型，使其性能持續提升[4-5]。

4 結語

廣播電視行業的蓬勃發展給信號傳輸質量帶來了新的挑戰。人工監測的方法難以應對海量信號數據的處理工作，而大數據分析和人工智能技術在數據存儲和建模等方面的優勢為信號質量的智能化監測帶來了契機。未來，應繼續以數據質量以及算法的健壯性與實時性為著力點，依托深度學習等前沿算法，實現信號的特征分析與質量評估，推動監測系統向自動化、智能化、精確化的方向發展。