廣播電視監(jiān)測(cè)方法研究

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1廣播電視監(jiān)測(cè)

目前的廣播電視監(jiān)測(cè)主要集中在技術(shù)和內(nèi)容兩個(gè)方面。技術(shù)監(jiān)測(cè)側(cè)重于廣播電視的安全播出方面，內(nèi)容監(jiān)測(cè)一方面包括傳統(tǒng)的廣告監(jiān)測(cè)和節(jié)目?jī)?nèi)容監(jiān)測(cè)，另一方面也包括新媒體節(jié)目?jī)?nèi)容的監(jiān)測(cè)。傳統(tǒng)的廣播電視一般來(lái)說(shuō)主要包括：調(diào)頻廣播、中波廣播、開(kāi)路電視、地面數(shù)字電視、衛(wèi)星廣播電視、有線模擬電視、有線數(shù)字電視；新媒體主要包括：網(wǎng)絡(luò)視聽(tīng)節(jié)目、移電視、IPTV等。

2大數(shù)據(jù)技術(shù)

大數(shù)據(jù)（BigData）是一個(gè)專業(yè)術(shù)語(yǔ)，它是對(duì)大量的結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的抽象地、籠統(tǒng)地描述。但對(duì)任何一個(gè)組織來(lái)說(shuō)，擁有龐大的數(shù)據(jù)量不是重要的，重要的是如何組織并處理這些數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)目前有流行的大數(shù)據(jù)分析工具有：KNIME，Spark,R-programming,Talend,NodeXL等工具。

3傳統(tǒng)廣播電視監(jiān)測(cè)的問(wèn)題

傳統(tǒng)的廣播電視節(jié)目監(jiān)測(cè)，主要集中于安全播出的監(jiān)測(cè)和廣播電視內(nèi)容的監(jiān)測(cè)，其中前者主要是對(duì)廣播電視播出的技術(shù)監(jiān)測(cè)，對(duì)廣播電視播出的技術(shù)指標(biāo)作為監(jiān)測(cè)重點(diǎn)，并以此做出停播或者劣播的判斷；而對(duì)于后者，目前仍有很多的視音頻內(nèi)容是人工收聽(tīng)收看并做出處理，人工智能和大數(shù)據(jù)處理方面的技術(shù)參與度仍然較低。

4基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理

廣播電視監(jiān)測(cè)中，會(huì)存儲(chǔ)海量的音視頻數(shù)據(jù)，尤其鑒于各方面因素，音視頻數(shù)據(jù)未能進(jìn)行高壓縮率存儲(chǔ)，造成存儲(chǔ)設(shè)施的大量占用和巨大浪費(fèi)。因此，本文提出對(duì)視頻使用webp格式壓縮存儲(chǔ)，并采用基于多矩陣并行匹配的高速數(shù)據(jù)壓縮機(jī)制技術(shù)（ParallelMatchingLZSSbasedonMultipleMatrix，PMLZSS-MM）(周斌，面向大數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)容量縮減技術(shù)研究，華中科技大學(xué)學(xué)位論文，2015年)，以及借鑒當(dāng)前的云計(jì)算分布式存儲(chǔ)技術(shù)，合理調(diào)配存儲(chǔ)資源，提高存儲(chǔ)資源利用率，降低管理維護(hù)成本。

5基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的廣播電視監(jiān)測(cè)

5.1基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的停劣播分析

通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)廣播電視監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，挖掘監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的價(jià)值。比如：通過(guò)對(duì)造成廣播電視停播事故的因素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，找出不同時(shí)段中對(duì)廣播電視播出影響較大的因素，有助于各廣播電視安全播出責(zé)任單位加強(qiáng)防范，減少安全播出事故的發(fā)生。

5.2基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的內(nèi)容監(jiān)測(cè)分析

廣播電視、網(wǎng)絡(luò)視聽(tīng)節(jié)目的內(nèi)容監(jiān)測(cè)分析，需要借助音頻處理、數(shù)字圖像處理等技術(shù)，對(duì)廣播電視、網(wǎng)絡(luò)視聽(tīng)節(jié)目的內(nèi)容進(jìn)行分析、判別，為行政部門(mén)提供決策依據(jù)。音頻處理分析，首先要選擇并提取取音頻特征，一般地，我們選擇MFCC和F0（基頻）（鄭尚新，語(yǔ)音信號(hào)中基頻提取方法研究與綜述，電腦與信息技術(shù),2014年4月）。當(dāng)前人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類技術(shù)是一種基于誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)分類模型，在音視頻處理領(lǐng)域獲得了廣泛應(yīng)用和良好的成果(齊忠文，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的違規(guī)視頻自動(dòng)識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)—媒體技術(shù)，新媒體研究，2018年5月)。3層以上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備較高精度的非線性逼近函數(shù)，可以對(duì)較復(fù)雜的視頻進(jìn)行分類。

6結(jié)論與展望

廣播電視、網(wǎng)絡(luò)視聽(tīng)、IPTV作為黨和政府輿論宣傳的重地，做好視聽(tīng)節(jié)目的監(jiān)測(cè)具有重要意義。廣播電視監(jiān)測(cè)中使用大數(shù)據(jù)技術(shù)，是一項(xiàng)巨大的工程，需要統(tǒng)籌謀劃，協(xié)調(diào)推進(jìn)，不只是技術(shù)上的升級(jí)，在安全播出管理、監(jiān)測(cè)理念上，都應(yīng)具備大數(shù)據(jù)思維，全面提升廣播電視監(jiān)測(cè)監(jiān)管的效率和質(zhì)量。

作者：鄭尚新 劉超 單位：山東省廣播電視監(jiān)測(cè)中心