0 引言

随着人工智能技术的飞速发展，其在各行各业中的应用日益广泛。广播电视作为重要的意识形态阵地和文化传播平台，对人工智能技术的需求也日益迫切^[1]。人工智能作为颠覆性技术，在内容生产、传播分发、用户服务、监管执法等环节大有可为。特别是在广播电视内容监管方面，人工智能可实现智能化、自动化审核，大幅提高监管效率。本文将重点探讨人工智能技术在广播电视监测监管中的应用现状、实践案例及未来趋势，以期为广电监管工作提供新思路和借鉴。

1 人工智能技术内涵及范畴

人工智能是一门融合了计算机科学、数学、神经科学等多领域知识的交叉学科，其核心在于研究如何让机器模拟人类智能，实现感知、认知、决策等功能。当前，以深度学习为代表的人工智能技术发展如火如荼。深度学习通过构建多层神经网络，利用海量数据进行训练，使机器具备了类似人脑的学习能力。例如，卷积神经网络（CNN）通过局部感受野、权值共享等方式，在图像识别领域取得了超越人眼的表现，被广泛应用于人脸识别、场景分类等任务中。长短期记忆网络（LSTM）通过引入门控单元和状态单元，克服了传统循环神经网络（RNN）的梯度消失问题，在语音识别、机器翻译等序列数据处理任务中表现出色^[2]。生成对抗网络（GAN）通过引入生成器和判别器两个模块，在样本生成和风格迁移等领域展现了惊人的创造力。基于注意力机制的Transformer模型通过自注意力层和前馈神经网络的堆叠，在自然语言处理领域刷新了多项任务的性能记录。此外，强化学习、迁移学习等技术也在不断拓展人工智能的应用边界。在广播电视监管领域，人工智能技术为实现智能审核、内容理解、用户分析等关键任务提供了强大的技术支撑。

2 广播电视监测监管现状分析

当前，广播电视监测监管工作面临着内容形态多样化、传播渠道碎片化、用户行为复杂化等诸多挑战。传统的人工抽查、定向监看等方式已难以满足海量内容实时监管的需求。据统计，2020年全国广播电视节目总播出时长达到3124万小时，同比增长8.23%^[2]。面对如此庞大的内容量，仅靠人力进行审核监管，不仅效率低下，而且容易出现疏漏。此外，短视频、直播等新型媒体内容的兴起，也对监管提出了更高要求。以短视频为例，其内容制作门槛低、更新频率高、传播速度快，传统的事后监管模式难以对其进行有效管控^[3]。因此，亟需引入人工智能等先进技术手段，通过算法模型实现内容的自动化审核和实时监测，提升监管的智能化、精准化水平，从而更好地维护广播电视内容生态的健康有序。

3 人工智能在广播电视监测监管中的具体应用

3.1 自动化内容合规性检查

自动化内容合规性检查是利用人工智能技术对广播电视内容进行智能审核，判断其是否符合法律法规和伦理道德标准。其核心是构建内容理解和分类模型，对音视频数据进行多模态分析。以视频内容审核为例，首先需要对视频进行关键帧提取，通过编码器将其转化为特征矢量。然后，利用预训练的CNN模型（如VGG、ResNet等）对每一帧图像进行特征提取，得到图像特征序列^[4]。同时，使用语音识别技术（如DeepSpeech、Kaldi等）将视频中的音频信息转化为文本，再通过自然语言处理模型（如BERT、XLNet等）对文本进行语义理解和关键信息提取。接下来，将图像特征、文本特征等多模态信息进行融合，常见的融合方式包括拼接、注意力机制等。最后，使用分类器（如SVM、MLP等）对融合后的特征进行分类，判断视频内容是否合规。整个过程中，各个模块的超参数设置（如学习率、批大小、正则化系数等）对算法性能有显著影响。此外，训练数据的质量和数量也是影响算法效果的关键因素。通过不断迭代优化模型，可以显著提高内容审核的准确率和效率，为广播电视内容合规性检查提供有力支撑。

3.2 智能版权追踪与管理

人工智能技术在视频版权保护领域大放异彩，尤其是基于数字水印和内容指纹的版权追踪与管理方案备受青睐。数字水印技术通过在原始视频中嵌入特定的水印信息，利用人眼难以感知的冗余度，实现版权信息的隐蔽性嵌入^[5]。常见的水印嵌入算法包括DCT域、DWT域、SVD域等，其中基于深度学习的水印嵌入方法兴起，通过卷积神经网络自动提取视频关键特征，并优化水印嵌入强度和位置，在保证水印鲁棒性的同时最大限度地减少对视频质量的影响。例如DCNN-WM算法，通过一个预训练的CNN模型提取视频帧的语义特征，将水印嵌入到语义相关性较低的区域，再通过一个对抗网络进行视觉质量优化，使得嵌入水印后的视频与原视频在主观视觉上难以区分。在水印提取阶段，利用相应的检测算法（如相关性检测、能量检测等）从视频中提取出水印信息，并与原始水印进行比对，从而实现版权验证和追踪。与水印技术不同，内容指纹技术提取视频内容的本质特征（如颜色直方图、SIFT特征等）生成唯一的指纹信息，通过与指纹库中的记录进行匹配，判断视频的版权归属。基于深度学习的内容指纹提取方法，利用CNN等模型自动学习视频的深层语义特征，克服了传统手工特征的局限性，在提高指纹区分度的同时降低了指纹提取的复杂度。

3.3 观众行为与偏好分析

观众行为与偏好分析是广播电视运营优化的重要依据，传统的分析方法主要依赖于收视率调查和问卷访谈，存在样本量小、时效性差等局限。人工智能技术为观众行为与偏好分析开辟了新的路径，通过机器学习算法对海量用户数据进行挖掘和建模，可以准确刻画用户画像，预测用户兴趣。

典型的做法是利用协同过滤和矩阵分解等算法构建推荐系统，根据用户的历史行为和偏好特征，生成个性化的节目推荐列表。以基于内容的协同过滤算法为例，首先对节目的内容特征（如题材、演员、导演等）进行矢量化表示，然后计算用户矢量与节目矢量的相似度，筛选出与用户偏好匹配度较高的节目。这种方法的关键在于特征表示的有效性和相似度计算的合理性。另一种流行的做法是使用深度学习模型（如RNN、Attention机制等）对用户行为序列进行建模，捕捉用户兴趣的动态演化过程。例如，DeepFM模型利用因子分解机学习用户和节目的高阶交互特征，同时使用深度神经网络提取用户行为序列的高层语义信息，最终生成用户的嵌入矢量。在实际应用中，往往需要对多源异构数据进行融合，如结合用户的人口统计学特征、社交网络关系等，构建更加全面和精准的用户画像。通过这些先进的人工智能技术，广播电视运营者可以洞察观众需求，优化节目编排，提升用户粘性和满意度。

3.4 信号质量与传输监控

广播电视信号质量与传输监控是保障节目播出质量和用户收视体验的关键环节，传统的监控方式主要依靠人工抽检和专业设备，存在实时性不足、覆盖面有限等问题。人工智能技术通过对音视频数据进行智能分析，可以实现对信号质量的自动评估和故障诊断。以视频质量评估为例，首先需要提取视频的多维度特征，如亮度、对比度、锐度、噪声等，然后使用支持矢量回归、随机森林等机器学习模型对特征进行融合，构建视频质量评估函数。该函数可以表示为：

其中，Q表示视频质量得分，x_i表示第i个质量特征，f表示质量评估函数。在模型训练阶段，需要使用大量标注数据对模型进行训练和调优，通过网格搜索等方法选择最优的模型超参数，如SVR的核函数类型、惩罚系数等。

在信号传输监控方面，可以利用时间序列分析和异常检测算法，对传输链路的关键指标（如延迟、抖动、丢包率等）进行实时监测，及时发现和定位网络故障。例如，使用LSTM等深度学习模型对指标数据进行建模，通过训练学习指标的正常波动规律，当监测到指标异常偏离预期范围时，即可判定为潜在的网络故障，并结合专家知识库进行根因分析和告警。

3 应用案例分析

3.1 案例背景

某县级电视台是一家综合性地面无线电视台，拥有2套模拟频道和3套数字频道，节目内容涵盖新闻、综艺、影视剧等多个类别。该台现有编辑记者15人，审片员3人，年均制作和播出节目1.5万小时。受人力和技术限制，该台传统的内容审核主要依靠人工抽查，存在工作量大、效率低、准确率不高等问题。2019年，该台因疏于审查，播出了2条违规广告和1条涉嫌侵权的视频节目，被上级主管部门通报批评，并处以5万元罚款。同时，该台收视率和广告收入连年下滑，亟需深入分析挖掘收视行为数据，洞察用户需求，优化节目编排。该台的收视行为日志数据量超过30GB，且呈现非结构化的特点，给数据分析和处理带来很大难度。为了破解上述难题，该台决定引入人工智能技术，对内容审核和收视分析流程进行智能化改造，提升内容监管和运营优化的水平。

3.2 具体应用方案及成效

针对内容审核和收视分析两大核心业务，该县级电视台采取了基于人工智能技术的智能化解决方案。①在内容审核方面，该台引入了一套基于深度学习的音视频内容智能审核系统。该系统首先对视频内容进行切分和关键帧提取，然后利用预训练的CNN模型（如ResNet-101）对每一帧图像进行特征提取，并使用BiLSTM网络对视频序列特征进行时序建模。②在音频方面，系统使用Kaldi工具箱进行语音识别，将音频信号转化为文本，再使用BERT模型进行文本分类。系统在视频和音频两个维度的违规内容检测准确率均超过95%，可以有效识别出色情、暴恐、涉政等违规内容。③在收视分析方面，该台使用了协同过滤和基于内容的推荐算法相结合的混合推荐系统。系统对用户的收视行为数据进行清洗和特征工程，利用TF-IDF算法提取节目内容的关键词特征，然后使用LightGBM模型对用户的偏好特征进行学习和分类。④在推荐阶段，系统结合用户的历史收视记录、偏好特征以及节目的内容特征，使用加权平均的方式生成推荐列表。为了评估推荐系统的效果，该台对不同算法的推荐结果进行了AB测试，结果如表1所示。

表1 不同推荐算法的效果对比

从表1可以看出，混合推荐算法在各项指标上都优于单一的协同过滤和基于内容的推荐算法，尤其在精确率和召回率方面提升明显，可以更好地满足用户的个性化需求。通过引入智能化的内容审核和收视分析系统，该县级电视台大幅提升了内容监管的效率和准确性，有效规避了违规风险，同时也优化了节目编排策略，提高了用户粘性。据统计，系统上线运行一年来，该台共审核节目内容1.8万小时，检测出违规内容380条，准确率达98.5%。在收视分析方面，该台的收视率同比提升了15%，用户日均收看时长增加30分钟，广告收入也实现了20%的增长，证明了人工智能技术在广播电视监测监管领域的应用价值。

4 结语

人工智能技术与广播电视监测监管的深度融合，是顺应智能化发展大势、破解行业监管难题的必由之路。从内容生产到播出传输，从用户服务到版权保护，人工智能技术无疑为广播电视行业插上了腾飞的翅膀。然而，我们也要看到，人工智能在广电领域的应用仍处于起步阶段，在算法性能、数据质量、应用场景等方面还有较大的优化空间。未来，广电监管部门应加强顶层设计，完善标准规范，促进人工智能技术在行业的规模化应用。同时，要加强人才培养，提升从业人员的数字素养和智能化技能，推动人工智能与广电监管的协同创新，为广播电视高质量发展提供坚实的技术支撑和智力保障。

参考文献

[1]李倩.人工智能技术在广播电视监测领域的应用[J].电视技术,2024,48(04):199-202.

[2]俞越凌.人工智能技术在广播电视工程中的应用[J].卫星电视与宽带多媒体,2024,21(02):20-22.

[3]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.

[4]牛晓,李敏.人工智能技术在广播电视的应用场景探讨[J].西部广播电视,2023,44(S1):237-240.

[5]章丽兰.广播电视全媒体智能服务中台设计与实现[J].广播与电视技术,2023,50(10):47-50.