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摘 要： 科學技術的進步帶動了廣播電視的發展，如今我國已全部實現有線電視數字化，用戶數量也居高不下。電視數字信號輸出方式逐漸實現了數字化，但信號傳輸仍然是傳統的模擬信號，信號源端和接受端的不統一，導致信號轉換中有可能出現故障問題，出現無法播放、卡頓
科學技術的進步帶動了廣播電視的發展，如今我國已全部實現有線電視數字化，用戶數量也居高不下。電視數字信號輸出方式逐漸實現了數字化，但信號傳輸仍然是傳統的模擬信號，信號源端和接受端的不統一，導致信號轉換中有可能出現故障問題，出現無法播放、卡頓、斷幀等問題。然而在如今數字電視普及的今天，人力已經無法更快的監測到電視數字信號，對于其中的問題也不能很好的解決。下面文章基于電視數字信號源的現狀和特點，分析智能化判斷的應用，基于一定的信號判斷算法，保障節目播出的穩定、可靠、安全。
關鍵詞：電視數字信號,信號源,智能化
1電視數字信號源分類和標準
(1)信號源特點。數字電視的有線電視網絡從其信號碼流的走向來看，其組成結構包括了前端播出機房，中斷傳輸網絡媒介，末端機頂盒用戶。前端播出機房就好比人的大腦，是整個信號體系的核心環節，也是信號源的發射器。(2)信號源標準。電視衛星與有線視頻網絡傳輸的信源編碼都采用MPEG-2格式。數字信號采用的標準是AES3或者AES/EBU數字接口的互連標準，基于線性數字聲頻數據川行傳輸的情況下，兩通道的數字聲頻得以傳輸。電視臺一般采用的是SMPTE259標準，這是為了匹配演播室標準，一般電纜的信號衰減在30Db以內。
2信號源的智能判斷
2.1視頻信號智能判斷。其判斷原理是基于對每路信號源所設的一個記錄，同時在原有的模擬切換系統中添加音頻采集模塊，實現對源頭信號的對比，從中發現信號源的異常，同時進行大戶數智能分析研判。基于當前幀數據，對比前一幀數據，差值大于異常判斷值，證明電視數字信號源正常，反之則表明信號源異常，有故障風險。視頻信號存在長時間的定格，所以要針對不同信號源進行對比，并考量不同信源路徑的延時的特性。如果其它信號源SourceDelay之后，幀間差大于;若是主用通道幀間差大于異常判斷并持續一定時長后恢復，那么則會發送正常命令，將信號切換到主通道。這樣基于信號源的對比和分析研判，可以實現對視頻同步頭進行判斷，對比當前幀和前一幀，從而判斷異常現場，快速的定位到原因并進行排查。
2.2音頻信號智能判斷。音頻信號波動大，呈現出一定的規律，基于這一特點，統計一定時間內波形的變化規律可以實現對音頻信號的判斷。如果音頻信號波動頻繁的出現在警告區域內，表明音頻信號將發生大概率的故障。實踐中常見的有正常音頻、靜音和解碼器死機三種表征音頻的波形狀態。通過音頻簡單判斷和區間統計兩種方法來進行研判。
2.2.1簡單判斷。正常情況下的音頻波形起伏劇烈，音頻電平高于告警門限，基于其音頻波形特點，當出現音頻電平低于告警門限，可以做出研判，認為音頻信號存在異常故障問題。靜音情況下的音頻波形十分平穩，鮮有起伏，音頻電平低于告警門限，基于其音頻波形特點，當音頻電平低于告警門限，可以做出研判，認為音頻信號存在異常故障問題。當解碼器死機的情況下，其波形表現出規律性，類似正弦曲線，音頻電平低于告警門限為正常，反之則可以認定為信號異常。
2.2.2音頻區間統計分析。針對正常情況下的音頻，雖然信號波形起伏較大，但音頻的峰值應很少會出現在警告區域內，基于這一特點，如果音頻波形峰值高頻率的出現在警告區內，則表明信號異常。針對靜音音頻，波形圖幾乎沒有起伏，其音頻峰值平均曲線如果是在警告區域內，表明異常，反之則是正常。針對編碼死機情況，音頻峰值如果落在警告區內，表明信號異常。以上是通過區間統計的方法來判斷和描述信號是否異常，相比計較普通的判斷，統計區分的優勢在于其準確性上，能夠快速的響應并發現異常。
2.3信號智能化監測系統。智能化監測系統采用網絡化結構，實現對播出系統內的信號進行綜合智能監控。包括各頻率信號的實時狀況，信號流程的顯示和監測，故障的智能分析，直播間、總控、分控的音頻信號，視頻進行可視化操作，直觀的發現信號源的運行情況。音頻信號傳輸中應急情況下可以手動切換和自動切換，因此智能化的實現切換過程十分關鍵。通過音頻矩陣算法可以針對信號傳輸切換進行網絡化監測、監聽，進而對所有節目信號進行全程智能跟蹤，對信號流向路由切換和控制，提高信號源的整體安全性，保障節目信號正常并順利播出。
智能化監測系統具備一定的靈活性，在任意的信道都可以建立監控計劃，設定故障報警語音提示，基于以上的智能判斷技術的分析，自動找到故障原因和故障點，并提供決策服務，幫助工作人員快速的實現故障應急處理，在中心控制臺顯示故障詳細信息，基于可視化的操作，技術人員可以分析研判，降低信號源故障發生率。
3結語
智能信號源判斷，是基于一定的分析技術，綜合分析對比找到信號異常，切換信號源并發出預警提示。基于這一分析技術，借助智能化的監測系統，大大的節省人力分析，通過前端可視化來快速的定位和處理，及時發現、及時處理，保障播出的信號安全。
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