[发明专利]一种基于云技术语音识别与智能鉴别“黑广播”方法

说明书

一种基于云技术语音识别与智能鉴别“黑广播”方法，其实现的步骤为：第一，对人工已经鉴别为“黑广播”的信号或者以往存储的信号进行解调，并送入云端进行语音识别，获得大量“黑广播”音频转文字数据样本；第二，采用DNN对已知“黑广播”文字数据样本进行无监督学习、训练，提取“黑广播”特征关键词，形成关键词库；第三，将解调后的广播音频信号送入云端进行语音识别，获得广播音频转文字内容；第四，将文字内容与关键词库相似性匹配，获得相似性匹配结果。本发明通过云技术对广播信号进行语音识别，操作简便，且无需额外成本花费；采用DNN对“黑广播”特征关键词无监督学习、训练，提高了识别效率与识别准确度。

技术领域

本发明属于云技术鉴别黑广播领域，具体涉及一种基于云技术语音识别与智能鉴别“黑广播”方法。

背景技术

“黑广播”节目内容以涉性类药品为主，语言低俗、欺骗性强，给广大人民群众带来巨大财产损失，扰乱了正常的广播秩序，破坏了社会的和谐稳定，其发射功率巨大且擅自使用专用无线电频率，严重危害航空飞行和铁路运行安全，也对发射机附近居民造成重大身体危害。据工信部网站消息，全国全年累计查处“黑广播”案件3054起，且呈上升趋势。因“黑广播”的播出时间无规律，其发射地点不固定，经常擅自使用专用无线电频率，造成了对“黑广播”的查处难度加大。因此对“黑广播”信号的快速鉴别和查处具有紧迫性和重大现实意义。其中，对“黑广播”信号的快速鉴别是重要基础。

但是，针对“黑广播”这类非法电台，目前主要依靠人工监听、可疑信号排查、现场确认等方法查处。这类方法的查处效率低，且需要购买相关的查处设备，将耗费大量人力物力。在“黑广播”发射设备价格低廉、发射手段简单的今天，需要一种简单、快捷的方法鉴别此类“黑广播”。

目前，也已有不少文献涉及到“黑广播”鉴别方法。

如申请号201610365500.4的中国专利公开了基于语音识别技术的广播保障方法。其通过频段扫描，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言转化为文本，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”。该方法给出了判断中频信号是否为“黑广播”和“黑广播”发现自动化的方法，但其识别准确性不够高，最后还需人工核实，且实现过程复杂。

申请号201610369831.5的中国专利公开了一种调频广播信号的监测方法。其通过统计静音在播放过程中所占比例分布的偏度，实时、自动监测调频广播。该方法给出了发现监测频段内“黑广播”的方法，但其识别准确率较低、应用范围有限，仅限于录音模式下的“黑广播”监测。

申请号201710562749.9的中国专利公开了一种基于多属性分析的“黑广播”自动化分析方法及智能识别装置。其通过采集的测量数据中提取各频点的频率属性、地理位置属性、信道占用度属性、发射时间规律属性、带宽属性、极化方式属性以及语音属性，综合分析广播信号是否为“黑广播”。但该方法复杂，识别装置设备昂贵，且该方法的监测数据库需对特定广播的先验知识，需要一定人为工作量，由于内容多变，类型繁多，增加了知识库的储备难度。

综上所述，在鉴别“黑广播”工作中，急需一种系统简单、使用范围广、智能化鉴别“黑广播”的方法。

发明内容

本发明针对现有技术中的不足，提供一种基于云技术语音识别与智能鉴别“黑广播”方法。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于云技术语音识别与智能鉴别“黑广播”方法，其特征在于，包括如下步骤：

第一步，对人工已经鉴别为“黑广播”的信号或者以往存储的信号进行解调，并送入云端进行语音识别，获得“黑广播”音频转文字数据样本；