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1廣播電視監測

目前的廣播電視監測主要集中在技術和內容兩個方面。技術監測側重于廣播電視的安全播出方面，內容監測一方面包括傳統的廣告監測和節目內容監測，另一方面也包括新媒體節目內容的監測。傳統的廣播電視一般來說主要包括：調頻廣播、中波廣播、開路電視、地面數字電視、衛星廣播電視、有線模擬電視、有線數字電視；新媒體主要包括：網絡視聽節目、移電視、IPTV等。

2大數據技術

大數據（BigData）是一個專業術語，它是對大量的結構化或非結構化數據的抽象地、籠統地描述。但對任何一個組織來說，擁有龐大的數據量不是重要的，重要的是如何組織并處理這些數據。大數據相關技術目前有流行的大數據分析工具有：KNIME，Spark,R-programming,Talend,NodeXL等工具。

3傳統廣播電視監測的問題

傳統的廣播電視節目監測，主要集中于安全播出的監測和廣播電視內容的監測，其中前者主要是對廣播電視播出的技術監測，對廣播電視播出的技術指標作為監測重點，并以此做出停播或者劣播的判斷；而對于后者，目前仍有很多的視音頻內容是人工收聽收看并做出處理，人工智能和大數據處理方面的技術參與度仍然較低。

4基于大數據的數據存儲管理

廣播電視監測中，會存儲海量的音視頻數據，尤其鑒于各方面因素，音視頻數據未能進行高壓縮率存儲，造成存儲設施的大量占用和巨大浪費。因此，本文提出對視頻使用webp格式壓縮存儲，并采用基于多矩陣并行匹配的高速數據壓縮機制技術（ParallelMatchingLZSSbasedonMultipleMatrix，PMLZSS-MM）(周斌，面向大數據的高效存儲容量縮減技術研究，華中科技大學學位論文，2015年)，以及借鑒當前的云計算分布式存儲技術，合理調配存儲資源，提高存儲資源利用率，降低管理維護成本。

5基于大數據技術的廣播電視監測

5.1基于大數據技術的停劣播分析

通過對傳統廣播電視監測數據進行分析，挖掘監測數據的價值。比如：通過對造成廣播電視停播事故的因素進行統計分析，找出不同時段中對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任單位加強防范，減少安全播出事故的發生。

5.2基于大數據技術的內容監測分析

廣播電視、網絡視聽節目的內容監測分析，需要借助音頻處理、數字圖像處理等技術，對廣播電視、網絡視聽節目的內容進行分析、判別，為行政部門提供決策依據。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，語音信號中基頻提取方法研究與綜述，電腦與信息技術,2014年4月）。當前人工神經網絡分類技術是一種基于誤差逆傳播算法訓練的多層前饋網絡分類模型，在音視頻處理領域獲得了廣泛應用和良好的成果(齊忠文，基于神經網絡技術的違規視頻自動識別關鍵技術—媒體技術，新媒體研究，2018年5月)。3層以上的神經網絡具備較高精度的非線性逼近函數，可以對較復雜的視頻進行分類。

6結論與展望

廣播電視、網絡視聽、IPTV作為黨和政府輿論宣傳的重地，做好視聽節目的監測具有重要意義。廣播電視監測中使用大數據技術，是一項巨大的工程，需要統籌謀劃，協調推進，不只是技術上的升級，在安全播出管理、監測理念上，都應具備大數據思維，全面提升廣播電視監測監管的效率和質量。

作者：鄭尚新 劉超 單位：山東省廣播電視監測中心