基于深度学习的广播电视新媒体音频异常信号实时监测算法优化

一、引言

广播电视新媒体作为信息传播的重要载体，其音频信号的质量会影响到用户的视听感受和信息获取效果。噪声干扰、音量突变、音频中断等音频异常信号，会严重地破坏节目的完整性和流畅性，甚至会引起信息传递错误。传统的基于阈值判断、时域频域特征分析等音频异常信号监测方法，大多依靠人工提取特征，存在效率低、适应性差、难以应对复杂多变的音频场景等问题。随着深度学习技术在语音识别，音频分类等方面取得的显著成果，其强大的特征自动提取能力和模式识别能力，给音频异常信号监测带来新的思路。

二、深度学习在音频异常信号监测中的应用现状

（一）常用深度学习模型

在音频异常信号监测领域，卷积神经网络（Conv

olutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）及其变体是应用较为广泛的深度学习模型。CNN通过卷积层和池化层能够自动提取音频信号的局部特征和抽象特征，对音频的频率、时长等特征具有良好的表征能力，适用于处理具有空间结构特征的音频数据。例如，在检测音频中的特定噪声类型时，CNN可以学习到噪声在频谱图上的局部模式特征。RNN及其变体，如长短时记忆网络（LongShort-Term Memory，LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU），能够处理具有时序依赖关系的音频数据，通过记忆单元记录音频信号的历史信息，从而有效捕捉音频信号在时间序列上的变化规律，对于检测音量突变、音频中断等与时间相关的异常信号具有优势。

（二）现有算法的不足

虽然深度学习模型在音频异常信号监测中取得了一定的成果，但是仍然存在很多的问题。实时性方面，复杂的深度学习模型通常计算量较大，模型推理速度难以满足广播电视新媒体音频实时监测的需要。例如一些基于深度CNN和LSTM的混合模型，虽然在准确性上取得较好的效果，但是由于网络层数多，参数数目大，在对实时音频流的处理上存在较大的延迟。在准确性上，面对一些复杂多变的音频场景，如背景噪声干扰、音频信号叠加等情况，模型容易出现误判和漏判。另外，现有的深度学习模型在训练过程中通常需要大量的标注数据，而在实际应用中，高质量的音频异常标注数据的获取难度较大，这也限制了模型的性能提升。

三、基于深度学习的音频异常信号实时监测算法优化策略

（一）数据预处理优化

由于高质量的音频异常标注数据有限，数据增强技术可以有效扩充训练数据集。通过对原始音频数据进行时间拉伸、音高变换、添加噪声等操作，生成多样化的音频样本，增加数据的多样性，提高模型的泛化能力。例如，在正常的音频数据上添加不同强度和类型的噪声，模拟实际场景中噪声干扰的情况，让模型在训练过程中能学习到更多的异常信号的特征模式。

（二）网络结构优化

为了提高算法的实时性，需要设计轻量化的深度学习网络结构。可以借鉴轻量化网络模型，如MobileNet、ShuffleNet等的设计思想，采用深度可分离卷积、通道混洗等技术，在保证模型精度的前提下，减少模型的参数数量和计算量。例如，将MobileNet的网络结构应用于音频异常信号监测，通过深度可分离卷积降低卷积操作的计算复杂度，使模型能够在资源受限的设备上快速运行。结合CNN和RNN及其变体的优势，构建混合网络架构。CNN负责提取音频信号的局部特征和抽象特征，RNN及其变体用于捕捉音频信号的时序信息。例如，先使用CNN对音频的频谱图进行特征提取，然后将提取的特征输入到LSTM网络中，进一步分析音频信号的时间序列变化，从而更全面地检测音频异常信号。同时，引入注意力机制，使网络能够聚焦于对异常信号检测更为关键的音

频片段，提高检测的准确性。

（三）模型训练优化

1 优化算法改进

传统的随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）算法在训练深度学习模型时存在收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题。可以采用更先进的优化算法，如自适应矩估计（Adaptive Moment Estimation，Adam）、随机平均梯度下降（Stochastic AverageGradient，SAG）等。Adam算法结合了动量法和自适应学习率调整的优点，能够在训练过程中自动调整学习率，加快模型的收敛速度，提高训练效率。

2 迁移学习应用

由于获取大量的音频异常标注数据较为困难，迁移学习可以有效利用在其他相关任务上预训练好的模型参数。例如，可以在大规模的音频分类数据集上预训练深度学习模型，然后将预训练模型的参数迁移到音频异常信号监测任务中，并在少量的音频异常标注数据上进行微调。通过迁移学习，能够减少模型的训练时间和数据需求，同时提高模型的性能。

四、算法优化效果评估与分析

（一）评估指标

为了全面评估算法优化的效果，采用准确率、召回率、F1 值、检测延迟等指标。其中，准确率是正确检测出异常信号的数量与所检测出的异常信号的总数的比例，指模型检测的准确度;召回率是指正确检测出异常信号的数量与实际存在的异常信号数量的比例，指模型对异常信号的捕捉能力;F1 值则是正确率和召回率的调和平均数，综合反映模型的性能;检测延迟是从音频信号输入到输出检测结果的时间间隔，用于评估算法的实时性。

（二）对比实验设计

设计对比实验，将优化后的算法与传统的基于阈值判断的方法，未优化的深度学习算法进行对比。训练和测试的实验环境和参数设置保持在相同的音频数据集上，通过对不同算法在各项评估指标上的表现对比，验证算法优化的有效性。

（三）结果分析

实验结果分析表明，优化后的算法在准确率，召回率和F1 值上都有了较大幅度的提高，说明优化策略能够有效提高模型对音频异常信号的检测能力。同时算法的检测延迟明显较前处理明显降低，符合广播电视新媒体音频实时监测的要求。相比传统方法，基于深度学习的优化算法能够更好地适应复杂多变的音频场景;相比未优化的深度学习算法，优化后的算法在保持准确性的同时，提高了实时性和鲁棒性。

结论

本文围绕基于深度学习的广播电视新媒体音频异常信号实时监测算法优化问题，从数据预处理、网络结构设计、模型训练等多个方面提出了优化策略，并对算法优化效果进行了评估分析。实验结果表明，通过采用数据增强、轻量化网络设计、改进优化算法等措施，能够有效提高算法的实时性、准确性和鲁棒性，满足广播电视新媒体音频异常信号实时监测的需求。 然而，在实际应用中，仍面临一些挑战。例如，如何进一步提高模型对极端复杂音频场景的适应性，如何在保证监测性能的前提下，进一步降低模型的计算资源消耗，以适应更多的嵌入式设备。

参考文献

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