基于语音识别技术的广播保障方法技术

基于语音识别技术的广播保障方法，本发明专利技术涉及违规广播监测技术领域，其旨在解决现有“黑广播”发现多依赖于人工监测或民众投诉，监测手段效率低下、查处滞后的问题。该方法通过频段扫描，发现广播频段中的信号频点，并依次对相应信号进行中频监测和录音监听，得到信号音频数据，然后对音频数据进行切割、分类，提取语音音频数据，通过语音识别技术将广播语音转换为文本，根据关键词库检索识别后的文本，根据检索结果判断该信号是否为“黑广播”，重复此过程实现了业务流程和“黑广播”发现的自动化。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及违规广播监测
，具体涉及基于语音识别技术的广播保障方法。
技术介绍
“黑广播”，就是未经广播电视管理部门和无线电管理机构批准、擅自设置并利用广播频率向社会进行播音宣传的广播电台(违规广播)。2013年国家开始对药品广告进行了严格管理，通过建立黑广播大范围播放违规广告的现象越来越严重。擅自设置的黑广播电台使用的都是质量低劣、功率大的发射机，存在严重的安全隐患，主要表现在以下几个方面：1.黑广播主要播放虚假医药广告，具有很强的诱惑性，欺骗听众购买非法销售药品。并且黑广播广告内容低俗，容易对未成年人造成不利影响；2.黑广播强占频率资源，容易干扰正常广播的播出，同时黑广播发射设备质量低劣，容易干扰民航通信，使飞机与管制员无法建立联系，威胁民航安全；3.黑广播设备一般设置在居民小区内，发射功率较大，容易污染周边的电磁环境，损害居民身体健康。2015年6月，建立的打击治理电信网络新型违法犯罪工作部际联席会议，第一次会议上，决定从2015年11月1日至2016年4月30日在全国范围内开展打击治理电信网络新型违法犯罪专项行动，并明确将黑广播违法犯罪活动作为重点打击对象之一。2016年4月9日晚的新闻联播节目，专门播报了针对黑广播的专项行动。报道称自2016年2月15日打击黑广播专项行动开展以来，全国公安机关与相关部门捣毁黑广播窝点435个，查扣黑广播设备567台，查处违法犯罪人员188名。黑广播之所以屡禁不止，因为背后有着庞大的利益链条。而一套黑广播发送设备的价格才几万元，相比之下，非常便宜，而且可以远程操控、无人值守，方便犯罪分子逃脱。巨大的收益与低廉的成本代价造成了目前黑广播屡禁不止的现象。在黑广播的查处过程中，广播频点的发现困难。目前，黑广播频点的发现主要还是依靠人工逐个对频点监听实现的，消耗了工作人员大量的时间和精力，或 者由听众、航空部门(黑电台有时会干扰民航通信)等发现并举报，传达到无线电管理部门，造成了黑广播查处的被动和滞后。因此，根据“黑广播”播放内容确认其类型和对应频道，对打击黑广播犯罪、保障广播安全、维护空中电磁环境具有重大意义。由于广播音频时段过长，一般是连续十几个小时甚至是24小时不间断播放；并且广播音频内容丰富，往往包含大量对语音识别无效的音乐部分。因此，在语音识别之前，需要采用科学的方法实现对广播音频的分割与分类，得到满足语音识别条件的语音音频数据，来提升语音识别系统效率。因此，本专利技术在广播监测业务流程自动化的基础上，率先提供一种先分割、分类再合并的音频处理方法通过内容识别与检索来解决“黑广播”识别问题。
技术实现思路
针对上述现有技术，本专利技术目的在于提供基于语音识别技术的广播保障方法，通过频段扫描，发现广播频段中的信号频点，并依次对相应信号进行中频监测和录音监听，得到信号音频数据，然后对音频数据进行切割、分类，提取语音音频数据，通过语音识别技术将广播语音转换为文本，根据关键词库检索识别后的文本，根据检索结果判断该信号是否为“黑广播”，重复此过程实现了业务流程和“黑广播”发现的自动化，提升了“黑广播”发现效率。为达到上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：基于语音识别技术的广播保障方法,包括步骤，如图1：步骤1、获取广播频段内具有信号的所有广播频率；步骤2、对具有信号的广播频率依次进行中频测量与录音监听，获得音频数据；步骤3、对获取的音频数据进行切割，然后对切割后的音频数据段进行分类，获得语音音频数据段、音乐音频数据段和静音音频数据段；步骤4、对语音音频数据段进行合并，得到连续的语音音频数据；步骤5、将连续的语音音频数据通过语音识别系统转换成文本，再对文本进行黑广播关键词检索，从而判断出广播类型和对应频率；步骤6、对上述5个步骤进行轮询，实现实时自动监测。上述方法中，所述的步骤3，其步骤包括步骤3.1、采用端点检测分割方法，设置门限值与静音段长度完成音频数据切割，并剔除其中的静音音频数据段；步骤3.2、根据切割后音频段的语音有效段比例和静音比例，求出分类因子值；步骤3.3、根据分类因子值，判断出切割后音频段的类型完成音频数据分类。上述方法中，所述的步骤3.1，其短时平均能量E取为 E n = Σ m = 1 N | x n ( m ) | ]]>其中，En表示第n帧的短时平均能量，xn(m)表示音频帧的第m个采样点的值，N表示一帧内采样点的个数；短时平均能量En可以用来判断静音帧。如果某一帧的En小于阈值，则认为该帧是静音帧，否则是非静音帧；同时，短时平均能量En是区分音乐和静音的有效特征；语音中含有比音乐中更多的静音部分，因而，语音的短时平均能量与门限的交叉部分要比音乐中的多很多。上述方法中，所述的步骤3.1，对整段音频数据进行查找，找出满足信号强度和时间长度要求的音频段，对整段音频进行分帧加窗，求短时平均能量E及短时平均能量均值Ea，并计算出查找音频段的短时平均能量均值Eaver。本专利技术将信号强度低于0.2、时间长度大于0.3秒作为要求条件。图2所示为满足要求条件的音频段查找结果，原音频类型包括无背景音乐的语音音频、带背景音乐的语音音频和音乐音频(普通音乐音频与强音乐音频)。所述的步骤3.1，根据无背景音乐的语音音频、带背景音乐的语音音频和音乐音频三种音频类型设置门限值，具体包括无背景音乐的语音音频，仅含背景噪声的语音，满足条件的音频段即可视为静音段，该音频段的短时平均能量均值Eaver过小，为避免低门限值过低对分类方法产生的影响，其低门限值取max(Eaver,Ea/4)；带背景音乐的语音音频，整段语音信号的强度相对于增加了幅度的无背景音乐语音音频，短时平均能量增大，由于背景音乐强度有高有低，所查找的音频段的短时平均能量均值Eaver，即可看作静音段短时平均能量做了小额的提升,其低 门限值取Eaver；音乐音频，一般是连续的，没有静音段。若能查找到满足条件的音频段，则其短时平均能量均值Eaver较大，分割时会把音频段中能量较低的部分划分到低门限以下，为避免门限值过大对分割分类造成的影响，其低门限值取min(Eaver，Ea/3)；连续且强度较高的音乐信号强度整体偏高，不存在静音段，无法找到满足条件的音频段，音乐段不需要进行分割和语音识别，不用处理。上述方法中，所述的步骤3.1，其低门限值设置为Tmin＝min(max(Eaver,Ea/4),Ea/3)；高门限值设置为Tmax＝2×Tmin；静音段长度为0.2秒，基于语言特征设置，高于0.2秒存在分割段过长问题，降低分类灵敏度，低于0.2秒分割过于细碎。上述方法中，所述的步骤3.2，其语音有效段比例Rvs定义为Rvs＝Cvs/t其中，Cvs表示该段音频语音有效段总数，t表示该段音频时长，指仅端点帧短时能量小于阈值中间帧均大于阈值且长度大于0.2秒的语音段，语音有效段比例，指每秒钟的语音有效段数，它与广播每秒播报的字数有关，在广播中，一般来说，字与字之间的本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于语音识别技术的广播保障方法,其特征在于，包括步骤：步骤1、获取广播频段内具有信号的所有广播频率；步骤2、对具有信号的广播频率依次进行中频测量、录音监听，获得音频数据；步骤3、对获取的音频数据进行切割，然后对切割后的音频数据段进行分类，获得语音音频数据段、音乐音频数据段和静音音频数据段；步骤4、对语音音频数据段进行合并，得到连续的语音音频数据；步骤5、将连续的语音音频数据通过语音识别系统转换成文本，再对文本进行黑广播关键词检索，从而判断出广播类型和对应的广播频率；步骤6、对上述5个步骤进行轮询，实现实时自动监测。

【技术特征摘要】
1.基于语音识别技术的广播保障方法,其特征在于，包括步骤：步骤1、获取广播频段内具有信号的所有广播频率；步骤2、对具有信号的广播频率依次进行中频测量、录音监听，获得音频数据；步骤3、对获取的音频数据进行切割，然后对切割后的音频数据段进行分类，获得语音音频数据段、音乐音频数据段和静音音频数据段；步骤4、对语音音频数据段进行合并，得到连续的语音音频数据；步骤5、将连续的语音音频数据通过语音识别系统转换成文本，再对文本进行黑广播关键词检索，从而判断出广播类型和对应的广播频率；步骤6、对上述5个步骤进行轮询，实现实时自动监测。2.根据权利要求1所述的基于语音识别技术的广播保障方法，其特征在于，所述的步骤3，其步骤包括步骤3.1、采用端点检测分割方法，设置门限值与静音段长度完成音频数据切割，并剔除其中的静音音频数据段；步骤3.2、根据切割后音频数据段的语音有效段比例和静音比例，求出分类因子值；步骤3.3、根据分类因子值，判断出切割后音频数据段的类型完成音频数据分类。3.根据权利要求2所述的基于语音识别技术的广播保障方法，其特征在于，所述的步骤3.1，对获得的音频数据进行整段查找，找出满足音频信号强度和时间长度要求的音频数据段，再对整段音频数据进行分帧加窗，求短时平均能量E及短时平均能量均值Ea，并计算出所查找到的音频数据段的短时平均能量均值Eaver作为计算门限值的依据；短时平均能量E取为 E n = Σ m = 1 N | x n ( m ) | ]]>其中，En表示第n帧的短时...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘晶，杨东沿，孔明明，裴峥，
申请(专利权)人：西华大学，
类型：发明
国别省市：四川;51