中波广播发射台信号识别监测系统

黄楚勇

（广东省揭阳中波转播台，广东 揭阳 522000）

中波广播发射台的任务是通过接收上级卫星信号作为信号源，利用台内的链路环节传入发射机，发射机对该信号进行处理、放大和发射，使卫星广播信号传输至受众接收端[1]。为了使发射台播出覆盖任务得到保障，广东省揭阳中波转播台（下面简称“我台”）建立了一套基于音频基因比对识别的信号识别监测系统，对播出节目进行有效监测，从而使值班人员实时高效地掌控播出信号和机器的稳定运行。

1 机房现状

根据传统的安全保障方式，我台采取技术人员24小时不间断值班的方式保障了信号正常播出。值班过程中，技术人员需要定时切换传输通道监听并判断播信号是否正确，这样长时间的高度集中容易造成精神疲劳，同时值班员对发射机突发故障、广播信号被插播或篡改等情况有时无法及时、有效地发现和甄别，一旦发生安全播出事故，将会造成严重的负面影响。因此，为了增强信号传输的安全性和可靠性，杜绝和防止源信号在传输和发射前后出现

丢失、恶意篡改的可能性，以及对发射台设备老化、设备故障、人为干扰等因素进行有效的甄别，进一步提高应急处理能力，需要建立一套信号识别监测系统。通过该系统可以精确、快速地发现异常情况，并及时发出警告，协助值班人员迅速作出判断，采取补救措施，从而更加有效地保障广播的播出安全。

2 系统建立原则

（1）全性原则：系统在设计上要求信息在传输过程中绝对安全，内网音频采集采用单向通道，不允许采集器对内网环境发布指令性数据，原则上只允许采集器接收指定数据。提取的音频特征文件为不可逆文件，在与外网环境进行通信时，全程需采用加密通道保证信息的安全性和完整性。

（2）稳定性原则：在设备选型上，要求采用知名品牌器件或设备，要求在同类产品中性能优异，符合高标准、高质量、高稳定性能要求；软件在操作上要做到简单方便、安全可靠；硬件和软件系统需符合7×24小时的安全稳定运行的要求。

（3）准确性原则：要求系统识别比对算法具备高精准度，能有效发现任何失真或被篡改的内容，同时预警信息必须及时、准确。

（4）易用性原则：系统的设计要求充分考虑用户的使用习惯，操作页面要简单明了，报警通知及时易察觉，报警信息要简单明了，尽可能定位到问题点，方便现场人员排查。符合简单操作，快速响应，及时处理的要求。

3 信号识别监测系统

3.1 工作原理

信号识别监测系统通过对音频内容的特征基因进行提取，然后将提取出来的数据通过网络上传到阿里云端存储，再利用比对算法对上游和下游提取出来的基因数据进行有效比对。在保证不改变原始音频的前提下，对特征文件内容做相似性计算，并进行高效准确的比对，来验证两段音频信号内容是否一致，从而判断信号是否被篡改或者机器是否有故障。

3.2 硬件部分组织架构

该系统硬件组织架构分为3部分：各采集点音频采集设备、各采集点音频基因提取服务器以及比对识别报警设备。首先，各采集点部署了专业的音频实时流采集设备对各频率的多路AES音频数字/模拟信号进行采集，并打包以UDP的方式传输给下游的音频基因提取服务器。其次，音频基因提取服务器经过一系列的算法，从音频内容中提取得到一段惟一的特征码，即为基因，并将提取的基因连同其相关信息（例如码率、日期等），通过加密通道传输给存储模块存储到基因数据库中，以备后续的比对识别模块调用。最后，把比对识别模块、监控中心模块、数据库存储以及用户管理等相关模块，部署在阿里云服务器上并反馈给用户，用户通过比对识别报警设备的报警信息对异常情况进行及时有效地处理。系统组织架构如图1所示。

图1 硬件系统组织架构

考虑到我台发射条件和地理环境等因素，对该系统的布局上设置了三级链路节点（五个采集点）进行分级监测：一级链路为广播源信号，即上星前的信号；二级链路为卫星接收机的采集信号；三级链路设置了三处终端监测点，皆为开路接收信号。广播源信号上星前通过音频实时流采集设备采集后并添加传输方式作为标记进行云端存储。随后我台在收到源信号后，通过一系列设备处理，在进入发射机 发射之前，对多路广播节目源信号再一次采集，存储到云端并与源信号进行比对，确保源信号到进入发射机发射之前不会出现音频内容失

真或者篡改。最后，广播信号通过我台发射传输之后，在覆盖区域内设置的3处监测点对音频信号进行采集，同样存储到云端并与进入发射机前的音频信号进行比对，确保发射机发射前后不会出现音频内容失真或篡改。

3.3 软件部分组成及功能

系统软件部分主要包括基因采集提取模块、基因识别比对模块、监控中心、警情处理模块、数据分析模块以及用户中心模块。

基因采集提取模块对我台现有的设备输出情况进行匹配，支持了对模拟信号的音频格式进行采集，供给音频基因采集程序进行基因提取。提取的基因具有空间占用小、传输快、不可逆向复原等特点，可以通过公网单向传输到基因识别比对模块，传输过程采用SSL加密，保障信息安全。基因识别比对模块采用Audio DNA比对算法对提取的音频数据基因进行实时比对，并将比对的结果以接口方式输出传递给UI等相关模块。该模块为开放式架构，采用有向无环图和灵活的前端设计来满足不同音频上中下游的比对需求，扩容能力强，支持分布式比对，允许增加更多的比对节点以支持更多拓扑链路。

监控中心模块采用HTML5 Canvas Audio Buffer等技术开发的音频实时波形图，详细列出了当前监测中的各路信号源以及其相关参数，并允许新增或者删除监测信号，可实现对各个监测点的实时音频波形图、比对结果和比对警情的展示，以及对各监测点实时音频的监听，一旦机器出现故障或音频信号发生异常，该模块界面将发出警报以提醒值班人员及时处理。

警情处理模块采用React框架，对后台管理页面进行展示，实现对监测到的异常结果的记录。值班人员处理监测结果时可通过回放母本与样本两个音频进行确认，对于级别颜色（橙色和红色）的报警，必须规定时间内处理，并留下处理日志。对于人工确认为误报的，记录为系统故障，不引发故障报警。

数据分析模块负责数据的统计分析，将异常的总时长、总次数统计出来，并以报表和曲线图的形式呈现。允许以时间范围、报警类型、报警级别、监测点、值班人员等组合查询报警明细。

用户中心模块主要用于操作用户及相关权限管理等，支持超级用户对系统数据的查询、处理、删除等权限及对普通用户的增删查改和激活等功能。

4 系统应用效果

通过上述分析可知，信号识别监测系统采用了多模块分布控制的方式，各模块具有一定的独立性，又存在密切的联系，相辅相成。该系统的应用，一方面有助于强化我台节目播出的安全性，另一方面在很大程度上提升了我台整体的工作效率[2]。

4.1 强化节目播出安全性

系统建立之后，实现了对节目停播、错播、非法插播等异常情况的监测和报警，同时对该异常信息进行录音备案，以便对事件后续回溯和追溯，从而使得异常状况在整个发射传播过程变得透明化。同时，由于我台传输频率众多，卫星接收天线、发射机、天馈系统场地分布不集中，巡查时容易造成疏漏，信号识别监测系统的投入有效避免了疏漏引起的误报警、停播等事件，使得值班人员对异常情况的处理准确无误，很好地强化了我台节目播出的安全性。

4.2 提升发射台工作效率

建立该系统之前，值班人员每隔30分钟需要对各频率节目进行监听，每隔2小时对发射机、发射场地进行巡查，以保证信号传输不发生停播、错播、漏播。该系统的应用，在很大程度上减轻了值班员的工作压力，使值班员在排查故障时更为精准和及时，大大提升了工作效率[3]。值班员可以将更多的精力放在对机器设备的日常维护上，避免因不及时处理故障而造成设备损坏带来的经济损失。

5 结束语

信号识别监测系统实现了对信号故障的自动识别监测，有效地对信号的异常状况发出警报，提醒值班员及时排除故障，降低了处理故障人为误判率，提高了工作效率，保障了安全播出中心工作。在广播信息行业的未来发展当中，该系统可通过技术革新，合理利用已有资源和设备，从功能上逐步趋向与自动化故障处理相结合，有效提高系统可靠性，逐步向无人值班机房的方向发展，具有良好的实用价值和推广意义。