【摘要】隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，廣播電視行業(yè)正面臨著前所未有的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。為了適應(yīng)新媒體環(huán)境下的監(jiān)管需求，基于人工智能的廣播電視內(nèi)容監(jiān)測(cè)系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。本文闡述了廣播電視內(nèi)容監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的基本概念，深入分析了人工智能技術(shù)在廣播電視內(nèi)容監(jiān)測(cè)中的多樣化應(yīng)用，并探討了這些技術(shù)如何共同構(gòu)建高效、智能的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。最后，以青島市即墨區(qū)融媒體中心基于人工智能的廣播電視內(nèi)容監(jiān)測(cè)系統(tǒng)建設(shè)為具體案例，分析了其技術(shù)應(yīng)用與實(shí)際效果，旨在揭示人工智能技術(shù)在提升廣播電視內(nèi)容監(jiān)測(cè)效率、準(zhǔn)確性及智能化水平方面的顯著優(yōu)勢(shì)，助力行業(yè)更加健康、有序地發(fā)展。

【關(guān)鍵詞】人工智能；廣播電視；內(nèi)容監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

中圖分類號(hào)：TN929" " " " " " " " " " " " " "文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A" " " " " " " " " " " " " " "DOI：10.12246/j.issn.1673-0348.2024.24.012

隨著節(jié)目?jī)?nèi)容的多樣化與復(fù)雜化，傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)方式在應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)、確保內(nèi)容合規(guī)性、健康性和質(zhì)量方面顯得力不從心。在此背景下，構(gòu)建基于人工智能的廣播電視內(nèi)容監(jiān)測(cè)系統(tǒng)顯得尤為重要。這一系統(tǒng)不僅能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理違規(guī)、敏感或不適宜的內(nèi)容，從而有效保護(hù)社會(huì)公共利益，還能顯著提升節(jié)目質(zhì)量，增強(qiáng)觀眾滿意度，為廣播電視行業(yè)的健康發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐。因此，研究和探討基于人工智能的廣播電視內(nèi)容監(jiān)測(cè)系統(tǒng)具有鮮明的現(xiàn)實(shí)意義和緊迫性。本文以深入分析的形式，探討了基于人工智能的廣播電視內(nèi)容監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的必要性、系統(tǒng)優(yōu)勢(shì)及其在具體技術(shù)中的應(yīng)用，旨在為廣播電視行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型提供理論支持和實(shí)踐指導(dǎo)。

1. 基于人工智能的廣播電視內(nèi)容監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

1.1 系統(tǒng)定義與功能

廣播電視內(nèi)容監(jiān)測(cè)系統(tǒng)是一種集成了先進(jìn)信息技術(shù)和人工智能算法的綜合平臺(tái)，其核心目標(biāo)在于對(duì)廣播電視節(jié)目進(jìn)行全方位、高效率的監(jiān)測(cè)與管理。該系統(tǒng)通過(guò)自動(dòng)化手段，實(shí)時(shí)捕捉并分析廣播電視信號(hào)中的音頻、視頻內(nèi)容，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)節(jié)目?jī)?nèi)容的精準(zhǔn)識(shí)別、分類與評(píng)估。其功能多樣，包括但不限于：實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)節(jié)目播出情況，識(shí)別并記錄違規(guī)或敏感信息；對(duì)節(jié)目質(zhì)量進(jìn)行量化評(píng)估，如音頻清晰度、視頻流暢度等；提供大數(shù)據(jù)分析支持，助力廣播電視機(jī)構(gòu)優(yōu)化內(nèi)容策略，提升節(jié)目競(jìng)爭(zhēng)力[1]。此外，該系統(tǒng)還能有效應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的信息爆炸，確保廣播電視內(nèi)容的合規(guī)性與健康性，為構(gòu)建良好的信息傳播環(huán)境奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

1.2 系統(tǒng)組成與工作流程

廣播電視內(nèi)容監(jiān)測(cè)系統(tǒng)主要由數(shù)據(jù)采集模塊、智能分析模塊、報(bào)警與報(bào)告模塊以及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理模塊四大部分構(gòu)成。數(shù)據(jù)采集模塊負(fù)責(zé)從廣播電視信號(hào)源中實(shí)時(shí)獲取音視頻數(shù)據(jù)；智能分析模塊則運(yùn)用先進(jìn)的語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別及自然語(yǔ)言處理等技術(shù)，對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度解析，提取關(guān)鍵信息；報(bào)警與報(bào)告模塊根據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則，對(duì)分析出的異?；蛎舾袃?nèi)容進(jìn)行即時(shí)報(bào)警，并生成詳細(xì)報(bào)告以供決策參考；數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理模塊則負(fù)責(zé)海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、索引與高效檢索，為長(zhǎng)期的數(shù)據(jù)分析與歷史回溯提供可能。

工作流程上，系統(tǒng)首先通過(guò)數(shù)據(jù)采集模塊捕捉廣播電視信號(hào)，隨后通過(guò)智能分析模塊對(duì)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，如去噪、分割等，再運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行內(nèi)容識(shí)別與分類。一旦檢測(cè)到違規(guī)或敏感內(nèi)容，系統(tǒng)立即觸發(fā)報(bào)警機(jī)制，并通過(guò)報(bào)告模塊向管理人員發(fā)送預(yù)警信息。同時(shí)，所有數(shù)據(jù)均被安全存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理模塊中，以便后續(xù)的深度分析與利用。

2. 人工智能技術(shù)在廣播電視內(nèi)容監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用

2.1 語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)

在廣播電視內(nèi)容監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)首先實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)語(yǔ)音到文字的轉(zhuǎn)換，這一功能極大地提升了監(jiān)測(cè)效率與準(zhǔn)確性。通過(guò)先進(jìn)的語(yǔ)音識(shí)別算法，系統(tǒng)能夠自動(dòng)捕捉廣播電視節(jié)目中的語(yǔ)音信息，并將其即時(shí)轉(zhuǎn)化為文本格式。這一過(guò)程不僅速度快，而且準(zhǔn)確率高，即便是在復(fù)雜的語(yǔ)音環(huán)境下，如背景噪聲、多人對(duì)話或方言口音等情況下，也能保持較高的識(shí)別精度。實(shí)時(shí)語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字為后續(xù)的內(nèi)容分析提供了便捷的文本基礎(chǔ)，使得關(guān)鍵詞檢測(cè)、情感分析、話題追蹤等高級(jí)功能得以實(shí)現(xiàn)，從而大大增強(qiáng)了廣播電視內(nèi)容監(jiān)測(cè)的全面性和深度[2]。

此外，基于實(shí)時(shí)語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字的技術(shù)基礎(chǔ)，語(yǔ)音內(nèi)容分析與關(guān)鍵詞檢測(cè)成為廣播電視內(nèi)容監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中的另一重要環(huán)節(jié)。通過(guò)對(duì)轉(zhuǎn)化后的文本進(jìn)行深度分析，系統(tǒng)能夠自動(dòng)識(shí)別并提取出節(jié)目中的關(guān)鍵信息，如人名、地名、時(shí)間、事件等，為內(nèi)容分類、標(biāo)簽化及違規(guī)信息篩查提供了有力支持。特別是關(guān)鍵詞檢測(cè)技術(shù)，它允許用戶根據(jù)監(jiān)測(cè)需求設(shè)定特定的關(guān)鍵詞列表，系統(tǒng)將在實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)寫(xiě)的文本中自動(dòng)搜索這些關(guān)鍵詞，一旦匹配成功，立即觸發(fā)報(bào)警機(jī)制，實(shí)現(xiàn)對(duì)違規(guī)或敏感信息的即時(shí)捕捉。

2.2 圖像識(shí)別技術(shù)

在廣播電視內(nèi)容監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中，圖像識(shí)別技術(shù)的首要任務(wù)是高效地從視頻流中提取關(guān)鍵幀，并進(jìn)行深入地圖像分析。這一過(guò)程涉及到視頻信號(hào)的解碼、幀率調(diào)整以及關(guān)鍵幀的智能選取，旨在從連續(xù)的視頻畫(huà)面中抽取出最具代表性的靜態(tài)圖像，以便進(jìn)行后續(xù)的識(shí)別與處理。通過(guò)先進(jìn)的圖像分析算法，系統(tǒng)能夠自動(dòng)檢測(cè)圖像中的顏色、紋理、形狀等視覺(jué)特征，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)畫(huà)面內(nèi)容的初步理解與分類。例如，系統(tǒng)可以識(shí)別出新聞播報(bào)、綜藝娛樂(lè)、體育賽事等不同類型的節(jié)目場(chǎng)景，為內(nèi)容監(jiān)測(cè)提供初步的篩選依據(jù)。視頻幀提取與圖像分析技術(shù)的運(yùn)用，不僅提高了內(nèi)容監(jiān)測(cè)的自動(dòng)化程度，還為后續(xù)的物體、人臉及場(chǎng)景識(shí)別奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)[3]。

在視頻幀提取與圖像分析的基礎(chǔ)上，圖像識(shí)別技術(shù)進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了對(duì)物體、人臉及具體場(chǎng)景的精確識(shí)別。通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法，系統(tǒng)能夠在復(fù)雜多變的視頻畫(huà)面中準(zhǔn)確識(shí)別出各類物體，如車輛、建筑、動(dòng)物以及人臉特征，這對(duì)于監(jiān)測(cè)廣播電視節(jié)目中的特定元素或人物具有重要意義。同時(shí)，場(chǎng)景識(shí)別技術(shù)使得系統(tǒng)能夠自動(dòng)判斷當(dāng)前畫(huà)面所處的環(huán)境背景，如室內(nèi)、室外、城市、鄉(xiāng)村等，為內(nèi)容分類與違規(guī)信息篩查提供了更為精細(xì)的維度。例如，在廣告監(jiān)測(cè)中，系統(tǒng)可以自動(dòng)識(shí)別并標(biāo)記出包含特定品牌或產(chǎn)品的畫(huà)面，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)廣告插入的精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)與管理。物體、人臉及場(chǎng)景識(shí)別技術(shù)的綜合應(yīng)用，不僅提升了廣播電視內(nèi)容監(jiān)測(cè)的智能化水平，還有助于構(gòu)建更加安全、健康的廣播電視傳播環(huán)境。

2.3 自然語(yǔ)言處理技術(shù)

在廣播電視內(nèi)容監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中，自然語(yǔ)言處理技術(shù)發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，尤其是在文本內(nèi)容分析與情感判斷方面。通過(guò)對(duì)廣播電視節(jié)目中的語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫(xiě)文本或字幕文本進(jìn)行深入解析，系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確理解文本所傳達(dá)的信息內(nèi)容，包括新聞事件、評(píng)論觀點(diǎn)、對(duì)話交流等。這一過(guò)程不僅涉及詞匯、語(yǔ)法的分析，更深入到語(yǔ)義層面，從而確保對(duì)文本含義的準(zhǔn)確把握。情感判斷技術(shù)則進(jìn)一步允許系統(tǒng)分析文本中蘊(yùn)含的情感傾向，如正面、負(fù)面或中立，這對(duì)于監(jiān)測(cè)公眾情緒、評(píng)估節(jié)目效果及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的社會(huì)輿論風(fēng)險(xiǎn)具有重要意義。

此外，自然語(yǔ)言處理技術(shù)在廣播電視內(nèi)容監(jiān)測(cè)中的另一重要應(yīng)用是話題檢測(cè)與追蹤。面對(duì)海量的廣播電視節(jié)目?jī)?nèi)容，系統(tǒng)能夠自動(dòng)識(shí)別并提取出其中的關(guān)鍵話題，這些話題可能涉及政治、經(jīng)濟(jì)、文化、科技等多個(gè)領(lǐng)域。話題檢測(cè)技術(shù)通過(guò)聚類分析、關(guān)鍵詞提取等手段，實(shí)現(xiàn)對(duì)話題的初步識(shí)別與分類；而話題追蹤技術(shù)則能夠在連續(xù)的節(jié)目?jī)?nèi)容中持續(xù)跟蹤同一話題的發(fā)展動(dòng)態(tài)，包括其出現(xiàn)頻率、討論熱度及變化趨勢(shì)等。這一功能對(duì)于廣播電視機(jī)構(gòu)把握社會(huì)熱點(diǎn)、優(yōu)化節(jié)目編排、提升觀眾黏性具有顯著價(jià)值[4]。

2.4 深度學(xué)習(xí)算法

在廣播電視內(nèi)容監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中，深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用顯著提升了異常內(nèi)容檢測(cè)與預(yù)警的精準(zhǔn)度和效率。深度學(xué)習(xí)模型通過(guò)大規(guī)模的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)并識(shí)別出廣播電視內(nèi)容中的異常模式，如違規(guī)廣告、敏感言論、不適宜的畫(huà)面等。這一過(guò)程無(wú)須人工干預(yù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)內(nèi)容的實(shí)時(shí)、自動(dòng)監(jiān)測(cè)。深度學(xué)習(xí)算法在處理復(fù)雜、多變的內(nèi)容信息時(shí)表現(xiàn)出色，它能夠捕捉到傳統(tǒng)方法難以發(fā)現(xiàn)的細(xì)微異常，從而有效避免漏報(bào)和誤報(bào)。同時(shí)，深度學(xué)習(xí)算法還具備強(qiáng)大的泛化能力，能夠應(yīng)對(duì)新出現(xiàn)的異常內(nèi)容類型，確保監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的持續(xù)有效性。當(dāng)檢測(cè)到異常內(nèi)容時(shí)，系統(tǒng)立即觸發(fā)預(yù)警機(jī)制，通知相關(guān)管理人員進(jìn)行及時(shí)處理，從而有效維護(hù)廣播電視內(nèi)容的健康與合規(guī)。

此外，深度學(xué)習(xí)算法在廣播電視內(nèi)容監(jiān)測(cè)中的另一重要應(yīng)用是內(nèi)容分類與標(biāo)簽化。通過(guò)構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，系統(tǒng)能夠?qū)V播電視內(nèi)容進(jìn)行自動(dòng)分類，如新聞、娛樂(lè)、體育、教育等，這一過(guò)程不僅提高了內(nèi)容管理的效率，還為個(gè)性化推薦、精準(zhǔn)廣告投放等增值服務(wù)提供了數(shù)據(jù)支持。同時(shí)，深度學(xué)習(xí)算法還能夠?qū)崿F(xiàn)內(nèi)容的標(biāo)簽化，即為每個(gè)內(nèi)容項(xiàng)分配一個(gè)或多個(gè)關(guān)鍵詞標(biāo)簽，如“科技”“環(huán)?！薄懊餍恰钡取＿@些標(biāo)簽不僅有助于內(nèi)容的快速檢索與整理，還能夠反映內(nèi)容的主題、情感、受眾特征等多維度信息，為廣播電視機(jī)構(gòu)的內(nèi)容分析與策略制定提供有力依據(jù)。深度學(xué)習(xí)算法在內(nèi)容分類與標(biāo)簽化方面的應(yīng)用，使得廣播電視內(nèi)容的管理與利用更加高效、精準(zhǔn)，推動(dòng)了廣播電視行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與升級(jí)。

3. 基于人工智能的廣播電視內(nèi)容監(jiān)測(cè)系統(tǒng)應(yīng)用案例

3.1案例介紹

以即墨區(qū)融媒體中心的黃金時(shí)段節(jié)目?jī)?nèi)容監(jiān)測(cè)系統(tǒng)應(yīng)用為例，該系統(tǒng)有效地識(shí)別并預(yù)警了可能涉及的敏感話題，使得節(jié)目組能夠及時(shí)調(diào)整內(nèi)容，避免了不必要的風(fēng)險(xiǎn)。即墨區(qū)融媒體中心的黃金時(shí)段節(jié)目?jī)?nèi)容監(jiān)測(cè)系統(tǒng)應(yīng)用架構(gòu)分為平臺(tái)層、算法層和服務(wù)層。平臺(tái)層提供硬件、驅(qū)動(dòng)及軟件平臺(tái)，如GPU、FPGA、ASIC等硬件資源以及CUDA、cuDNN等硬件驅(qū)動(dòng)和Caffe、Tensorflow等深度學(xué)習(xí)框架。算法層運(yùn)行有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)等算法，實(shí)現(xiàn)智能處理、智能識(shí)別、智能分析、智能生成以及智能傳輸?shù)汝P(guān)鍵技術(shù)。服務(wù)層將關(guān)鍵技術(shù)封裝成智能編目、智能檢索、智能制播等應(yīng)用服務(wù)，支撐廣播電視典型應(yīng)用場(chǎng)景下的人工智能監(jiān)測(cè)應(yīng)用。

3.2 技術(shù)應(yīng)用

即墨區(qū)融媒體中心的黃金時(shí)段節(jié)目?jī)?nèi)容監(jiān)測(cè)系統(tǒng)應(yīng)用主要應(yīng)用場(chǎng)景包括語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)種識(shí)別、語(yǔ)義判斷、圖像識(shí)別、音視頻可視化數(shù)據(jù)信息轉(zhuǎn)換以及智能分析研判等。其能力取決于模型構(gòu)建、機(jī)器學(xué)習(xí)能力以及對(duì)海量音視頻數(shù)據(jù)的智能識(shí)別監(jiān)測(cè)和智能分析處理能力。利用人工智能技術(shù)對(duì)廣播電視內(nèi)容進(jìn)行智能審核，判斷其是否符合法律法規(guī)和倫理道德標(biāo)準(zhǔn)。核心是構(gòu)建內(nèi)容理解和分類模型，并對(duì)音視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行多模態(tài)分析。例如，視頻內(nèi)容審核需要對(duì)視頻進(jìn)行關(guān)鍵幀提取，通過(guò)編碼器將其轉(zhuǎn)化為特征矢量，然后利用預(yù)訓(xùn)練的CNN模型對(duì)每一幀圖像進(jìn)行特征提取，得到圖像特征序列。同時(shí)，使用語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)將視頻中的音頻信息轉(zhuǎn)化為文本，再通過(guò)自然語(yǔ)言處理模型對(duì)文本進(jìn)行語(yǔ)義理解和關(guān)鍵信息提取。最后，將圖像特征、文本特征等多模態(tài)信息進(jìn)行融合，使用分類器對(duì)融合后的特征進(jìn)行分類，從而判斷視頻內(nèi)容是否合規(guī)。

3.3 系統(tǒng)效果

基于人工智能的廣播電視內(nèi)容監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的性能對(duì)比可以從多個(gè)維度進(jìn)行分析，包括算法的準(zhǔn)確率、召回率、覆蓋率和新穎度等。基于深度學(xué)習(xí)的音視頻內(nèi)容智能審核系統(tǒng)在視頻和音頻兩個(gè)維度的違規(guī)內(nèi)容檢測(cè)準(zhǔn)確率均超過(guò)95%。基于協(xié)同過(guò)濾算法的精確率為0.35，召回率為0.42，覆蓋率為0.68，新穎度為0.72；基于內(nèi)容的推薦算法的精確率為0.29，召回率為0.37，覆蓋率為0.75，新穎度為0.69；基于混合推薦算法的精確率為0.41，召回率為0.48，覆蓋率為0.83，新穎度為0.77；從這些數(shù)據(jù)可以看出，混合推薦算法在精確率和召回率方面相較于單一的協(xié)同過(guò)濾和基于內(nèi)容的推薦算法有顯著提升。

3.4 案例啟示

通過(guò)對(duì)基于人工智能的廣播電視內(nèi)容監(jiān)測(cè)系統(tǒng)實(shí)際案例的分析，為其他單位的系統(tǒng)建設(shè)與應(yīng)用提供啟示：第一，人工智能技術(shù)顯著提升了監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的精準(zhǔn)度和效率，從中可見(jiàn)合理引入AI技術(shù)可以有效替代人工操作，降低錯(cuò)誤率并提高工作質(zhì)量。第二，整合多模態(tài)數(shù)據(jù)是關(guān)鍵，這種數(shù)據(jù)融合技術(shù)可以加強(qiáng)系統(tǒng)對(duì)多樣化內(nèi)容和復(fù)雜場(chǎng)景的識(shí)別能力，確保監(jiān)測(cè)的全面性。第三，通過(guò)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)的快速處理和分析，單位能夠更及時(shí)地發(fā)現(xiàn)和應(yīng)對(duì)問(wèn)題，防止違規(guī)內(nèi)容的傳播。第四，合理配置資源，利用AI技術(shù)優(yōu)化系統(tǒng)還能降低長(zhǎng)期運(yùn)營(yíng)成本，提高單位整體的管理效能和內(nèi)容質(zhì)量控制能力。綜上，其他單位在構(gòu)建和應(yīng)用AI驅(qū)動(dòng)的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)時(shí)，應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注以上幾個(gè)方面，以充分發(fā)揮技術(shù)優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)高效、智能的內(nèi)容監(jiān)測(cè)。

4. 結(jié)束語(yǔ)

基于人工智能的廣播電視內(nèi)容監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，憑借其高效、準(zhǔn)確、智能的顯著優(yōu)勢(shì)，已成為保障廣播電視內(nèi)容合規(guī)性、健康性和質(zhì)量的重要工具。這一系統(tǒng)不僅大幅提升了內(nèi)容監(jiān)測(cè)的效率與準(zhǔn)確性，還通過(guò)智能化的內(nèi)容分類與標(biāo)簽化等功能，為廣播電視行業(yè)提供了更為精細(xì)化的內(nèi)容管理手段。同時(shí)，技術(shù)創(chuàng)新與持續(xù)改進(jìn)作為系統(tǒng)發(fā)展的核心動(dòng)力，將不斷推動(dòng)廣播電視內(nèi)容監(jiān)測(cè)技術(shù)的升級(jí)與優(yōu)化，以更好地適應(yīng)行業(yè)發(fā)展的需求。

參考文獻(xiàn)：

[1]晉園園.分布式存儲(chǔ)在媒資系統(tǒng)中應(yīng)用的可行性分析[J].現(xiàn)代電視技術(shù).2021（1）.46-50.

[2]徐雄慶.數(shù)字化背景下廣播影視的智能化轉(zhuǎn)型研究[J].大觀（論壇）.2022（5）.87-89.

[3]王峻，蔣帆.IPTV智能媒資系統(tǒng)建設(shè)分析[J].廣播與電視技術(shù).2022，49（6）.29-33.

[4]吉紅峰，陳海洋.融媒體時(shí)代媒資系統(tǒng)新考慮[J].現(xiàn)代電視技術(shù).2017（12）.130-132.

[5]張宜.廣播電視信號(hào)傳輸中的關(guān)鍵技術(shù)分析[J].數(shù)字通信世界.2021（1）：021.