CN117061039B - 一种广播信号监测装置、方法、系统、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种广播信号监测装置、方法、系统、设备及介质，其包括第一服务器，所述第一服务器用于监测和分析广播信号的质量，所述第一服务器与第二服务器和/或客户端通信连接，所述第一服务器与流媒体服务器通信连接，所述流媒体与收测终端通信连接。本申请覆盖了中波（MW）、短波（SW）和调频（FM）波段的广播信号收测，能够实时或非实时的监测和分析广播信号的质量，帮助用户了解广播服务的实际传播效果，获得准确的不同区域实际广播信号质量信息，及时调整发射参数，以提高广播信号的接收质量。
Description
技术领域
本申请涉及无线电监测技术领域，尤其是涉及一种广播信号监测装置、方法、系统、设备及介质。
背景技术
无线广播系统是一种复杂的通信系统，包括发射站、传输设备、接收设备以及广播内容的产生和处理等多个环节。这是一个典型的单向系统，信息从发射源向各个接收端传播，而接收端无需反馈信息。无线广播信号的传播质量受到许多因素的影响，包括地理环境、天气条件、发射功率、接收设备的性能等。因此，在不同的时间和区域，接收到的广播信号质量可能存在较大的差异。这些差异可能导致广播内容的丢失或误解，影响广播服务的质量和效果。
目前在广播接收效果监测工作中，只有监测人员具备过硬的综合素质，才能做到监测数据准确可信、数据分析有据可依。监测人员需要做到熟练掌握短波广播频率选用的规律，熟悉并判断短波广播接收端产生的干扰，了解如何确定服务区等。
发明内容
本申请提供了一种广播信号监测装置、方法、系统、设备及介质，能够监测和分析广播信号的质量。
第一方面，本申请提供一种广播信号监测装置，采用如下的技术方案：
一种广播信号监测装置，包括第一服务器，所述第一服务器用于监测和分析广播信号的质量，所述第一服务器与第二服务器和/或客户端通信连接，第一服务器与流媒体服务器通信连接，所述流媒体服务器与收测终端通信连接。
第二方面，本申请提供一种广播信号监测方法，采用如下的技术方案：
一种广播信号监测方法，应用于第一服务器，包括以下步骤：
响应于来自第二服务器和/或客户端的分析任务，根据所述分析任务向流媒体服务器请求目标音频流；
响应于接收到来自所述流媒体服务器的目标音频流，对所述目标音频流进行分析，将分析结果输出至所述第二服务器和/或客户端。
进一步地，上述分析任务包括所述目标音频流的资源定位信息，接收到所述分析任务后，根据所述分析任务创建所述流媒体服务器的配置信息， 以使所述流媒体服务器根据所述配置信息更新至所述目标音频流对应的配置。
进一步地，上述目标音频流为实时码流或非实时码流。
进一步地，当所述目标音频流为实时码流时，对所述目标音频流进行分析包括以下步骤：
S101：对所述目标音频流进行解码，得到若干个pcm数组并存储至第一缓存区；
S102：响应于所述第一缓存区中的pcm数组数量达到第一阈值，提取所述第一缓存区中的一个pcm数组，通过汉宁窗口函数处理提取的所述pcm数组，得到audioData数组；
S103：计算所述audioData数组的波形在汉宁窗口函数第一窗口内的第一落差，统计所述第一落差超过第一指定落差值的第一数量，若所述第一数量大于预设的第一阈值，丢弃所述audioData数组并返回步骤S101；若所述第一数量小于预设的第一阈值，计算所述audioData数组的波形在汉宁窗口函数第二窗口内的第二落差，统计所述第二落差超过第二指定落差值的第二数量，将所述第二数量存储至落差数量缓存区；
S104：重复步骤S101至S103，直到所述第二数量的个数达到第二阈值，将此时落差值缓存区内的若干个第二数量输入至largeDropCounts数组内，根据所述largeDropCounts数组对所述目标音频流进行分析，得到所述目标音频流的分析结果。
进一步地，上述根据所述largeDropCounts数组对所述目标音频流进行分析包括以下步骤：
S201：分别计算largeDropCounts数组中所述第二数量的值在0、[0,100]、[0,300]和大于100占所述第二数量的总个数的比例；
S202：若0的比例大于预设的第三阈值，将“静音或白噪声”作为分析结果输出；否则执行步骤S203；
S203：若0的比例大于或等于预设的第四阈值，且存在[0,100]区间内的所述第二数量，将“少量人声”作为分析结果输出；否则执行步骤S204；
S204：若[0,300]的比例大于预设的第五阈值，且连续的静音出现的次数大于0，将“人声”作为分析结果输出；否则执行步骤S205；当所述largeDropCounts数组中所述第二数量的值为0的次数连续出现n次以上，判定所述第二数量对应的目标音频流的音段为连续的静音，其中，n为自然数；
S205：若大于100的比例大于预设的第六阈值，将“强烈白噪声”作为分析结果输出；否则执行步骤S206；
S206：将“音乐”作为分析结果输出。
进一步地，当所述目标音频流为非实时码流时，对所述目标音频流进行分析包括以下步骤：
S301：拉取非实时码流文件并读取，得到非实时码流对应的目标音频流；
S302：对所述目标音频流进行解码，得到若干个pcm数组并存储至第一缓存区；
S303：响应于所述第一缓存区中的pcm数组数量达到第一阈值，提取所述第一缓存区中的一个pcm数组，通过汉宁窗口函数处理提取的所述pcm数组，得到audioData数组；
S304：计算所述audioData数组的波形在汉宁窗口函数第一窗口内的第一落差，统计所述第一落差超过第一指定落差值的第一数量，若所述第一数量大于预设的第一阈值，丢弃所述audioData数组并返回步骤S302；若所述第一数量小于预设的第一阈值，计算所述audioData数组的波形在汉宁窗口函数第二窗口内的第二落差，统计所述第二落差超过第二指定落差值的第二数量，将所述第二数量存储至落差数量缓存区；
S305：重复步骤S302至S304，直到所述第二数量的个数达到第二阈值，将此时落差值缓存区内的若干个第二数量输入至largeDropCounts数组内，根据所述largeDropCounts数组对所述目标音频流进行分析，得到所述目标音频流的分析结果。
第三方面，本申请提供一种广播信号监测系统，采用如下的技术方案：
一种广播信号监测系统，应用上述的广播信号监测方法，包括：
采集模块，用于接收来自第二服务器和/或客户端的分析任务，根据所述分析任务向流媒体服务器请求目标音频流；
分析模块，用于接收来自所述流媒体服务器的目标音频流，对所述目标音频流进行分析，得到分析结果；
输出模块，用于将分析结果输出至所述第二服务器和/或客户端。
第四方面，本申请提供一种计算机设备，采用如下的技术方案：
一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面所述的方法。
第五方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，采用如下的技术方案：
一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行如第一方面中任一种方法的计算机程序。
综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：
本申请提供了一种广播信号监测装置、方法、系统、设备及介质，通过第一服务器采集和分析目标音频流，覆盖了中波（MW）、短波（SW）和调频（FM）波段的广播信号收测，能够实时或非实时的监测和分析广播信号的质量，帮助用户了解广播服务的实际传播效果，获得准确的不同区域实际广播信号质量信息，及时调整发射参数，以提高广播信号的接收质量。
附图说明
图1是本申请实施方式中广播信号监测装置结构示意图。
图2是本申请实施方式中其中一种广播信号监测方法流程示意图。
图3是本申请实施方式中另一种广播信号监测方法流程示意图。
图4是本申请实施方式中静音或轻微白噪声波形示意图。
图5是本申请实施方式中少量人声波形示意图。
图6是本申请实施方式中人声波形示意图。
图7是本申请实施方式中强烈白噪声波形示意图。
图8是本申请实施方式中音乐波形示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
目前，短波广播接收效果监测采用了SINPO评判标准监测法，这五个字母分别代表了五个缩略语，可反映影响接收信号收听效果的诸因素，该方法采用五分制进行评定，为了简便，有时也使用SIO三项符号。其中，S是指接收地点的信号强度，可用场强仪测量，在条件不允许时，也可用接收机导航的S表读数来确定相对值；I是指产生的干扰，在大多数情况下，广播信号主要受到同频、邻频电台的传音与差拍的干扰；N是指自然界中已查实的各种噪声；P是传输骚扰，是由电离层反射传播的天波信号因电离层特性不稳定或发生变化，而引起接收信号强度的忽大忽小，大多呈周期性变化，从而影响收听效果，它对短波信号的接收影响最大；O为总评，即综合收听效果和收听质量，也称为可听度。
实际监测工作中，通过客观测量、主观评价，以SINOP评判标准为依据，将实际收测情况如实反映，其记录格式为“可听度/干扰程度和干扰类型”，例如1/2n（1为可听度，2为干扰程度，n为干扰类型）、2/3b、3/3n等，具体评分标准和干扰类型分别见表1和表2。分子表示欲收信号的可听度，分子的值越大，表示信号越强；分母表示受到干扰的强度，分母的值越小，表示干扰越严重；干扰类型可分为b、q、n、t、h、j、p、i、*。收听效果较好，干扰较为微弱时（欲收广播可听度＞3分）可以只记录可听度，例如收测结果可以填写为4、5等。
表1 广播接收效果评分标准
| 分值 | 可听度 | 干扰程度 |
| 0 | 收听不到 | - |
| 1 | 信号很弱，听不清广播内容 | 干扰很严重 |
| 2 | 能听清少部分内容 | 干扰严重 |
| 3 | 能听清大部分内容 | 干扰比较严重 |
| 4 | 信号强，能听清全部内容 | 干扰轻微 |
| 5 | 信号很强，能听清全部内容 | 无干扰 |
表2 广播效果干扰类型
| 符号 | b | q | n | t | h | j | p | i | * |
| 干扰类型 | 同频 | 邻频 | 天电噪声 | 电报、电传 | 差拍 | 骚扰 | 传播骚扰 | 人为产生 | 特指同频打击乐 |
在广播接收效果监测工作中，只有监测人员具备过硬的综合素质，才能做到监测数据准确可信、数据分析有据可依。监测人员需要做到熟练掌握短波广播频率选用的规律，熟悉并判断短波广播接收端产生的干扰，了解如何确定服务区等。
本申请实施例公开一种广播信号监测装置，采用如下的技术方案：
参照图1，一种广播信号监测装置，包括第一服务器，所述第一服务器用于监测和分析广播信号的质量，所述第一服务器与第二服务器和/或客户端通信连接，所述分析服务器与流媒体服务器通信连接，所述流媒体与收测终端通信连接。
在本实施方式中，第一服务器为分析服务器，第二服务器为应用服务器，广播信号监测装置的工作流程可以包括以下步骤：
应用服务器或客户端向分析服务器发送分析任务，分析任务中带有目标音频的URL；
分析服务器根据接收的分析任务向流媒体服务器发送拉流和存储指令；
流媒体服务器作为独立硬件，根据接收的拉流和存储指令向收测终端拉流；
收测终端通过流媒体服务器将音频流反馈至分析服务器；
分析服务器向应用服务器或客户端返回分析任务创建成功指令，并实时与应用服务器或客户端同步实时分析结果。
在本实施方式中，分析服务器是广播信号监测装置的核心组件之一，负责对收集到的音频数据进行处理、分析和提取关键信息。其主要功能在于：
创建分析任务：分析服务器通过对外提供API接口，接收分析任务，创建分析任务，自动配置流媒体服务器，在任务创建成功后，应用服务器程序将自动根据任务调整收音机的接收频率，并启动实时码流分析，客户端可随时通过调用接口获取实时分析结果。
实时码流分析：分析服务器对已建立的分析任务进行分析，通过拉取流媒体服务器推出的音频流，对音频流进行解码、汉宁窗函数预处理、DC偏置处理、傅里叶变换、频域振幅计算、滤波、波形压缩、平滑处理、均方根误差计算、原始音频振幅落差统计等一系列处理分析，实时判断音频流的类型。
非实时码流分析：分析服务器拉取非实时码流文件，对文件进行读取，经过处理后得到音频数据，再使用与实时码流分析相同的算法进行处理分析。
本申请实施例还公开了一种广播信号监测方法，采用如下的技术方案：
参照图2，一种广播信号监测方法，应用于第一服务器，包括以下步骤：
响应于来自第二服务器和/或客户端的分析任务，根据所述分析任务向流媒体服务器请求目标音频流；
响应于接收到来自所述流媒体服务器的目标音频流，对所述目标音频流进行分析，将分析结果输出至所述第二服务器和/或客户端。
在本实施方式中，第一服务器，即分析服务器采集和分析目标音频流，覆盖了中波（MW）、短波（SW）和调频（FM）波段的广播信号收测，能够实时或非实时的监测和分析广播信号的质量，帮助用户了解广播服务的实际传播效果，获得准确的不同区域实际广播信号质量信息，及时调整发射参数，以提高广播信号的接收质量。
在本申请的其中一种实施方式中，分析任务包括所述目标音频流的资源定位信息，接收到所述分析任务后，根据所述分析任务创建所述流媒体服务器的配置信息， 以使所述流媒体服务器根据所述配置信息更新至所述目标音频流对应的配置。
在本实施方式中，分析服务器根据接收的分析任务向流媒体服务器发送拉流和存储指令；流媒体服务器作为独立硬件，根据接收的拉流和存储指令向收测终端拉流；收测终端通过流媒体服务器将音频流反馈至分析服务器；由此可以获取到应用服务器或客户端想要分析的准确的音频流，也保证了数据分析的实时性。
在本申请的其中一种实施方式中，目标音频流为实时码流或非实时码流。
在本实施方式中，实时码流分析为分析服务器对已建立的分析任务进行分析，通过拉取流媒体服务器推出的音频流，对音频流进行解码及使用相关算法等一系列处理分析，实时判断音频流的类型。非实时码流分析包括分析服务器拉取非实时码流文件，对文件进行读取，经过处理后得到音频数据，再使用与实时码流分析相同的算法进行处理分析。
在本申请的其中一种实施方式中，当所述目标音频流为实时码流时，所述对所述目标音频流进行分析包括以下步骤：
S101：对所述目标音频流进行解码，得到若干个pcm数组并存储至第一缓存区；
S102：响应于所述第一缓存区中的pcm数组数量达到第一阈值，提取所述第一缓存区中的一个pcm数组，通过汉宁窗口函数处理提取的所述pcm数组，得到audioData数组；
S103：计算所述audioData数组的波形在汉宁窗口函数第一窗口内的第一落差，统计所述第一落差超过第一指定落差值的第一数量，若所述第一数量大于预设的第一阈值，丢弃所述audioData数组并返回步骤S101；若所述第一数量小于预设的第一阈值，计算所述audioData数组的波形在汉宁窗口函数第二窗口内的第二落差，统计所述第二落差超过第二指定落差值的第二数量，将所述第二数量存储至落差数量缓存区；
S104：重复步骤S101至S103，直到所述第二数量的个数达到第二阈值，将此时落差值缓存区内的若干个第二数量输入至largeDropCounts数组内，根据所述largeDropCounts数组对所述目标音频流进行分析，得到所述目标音频流的分析结果。
在本实施方式中，pcm数组通过将目标音频流这类模拟信号转换为符号化的脉冲列，再予以记录得出；第一缓存区可以存储若干个pcm数组，例如，第一阈值为4时，第一缓存区在存储至4个pcm数组后执行后续步骤，第一缓存区中的pcm数组可以实时更新，当一个pcm数组进入后续步骤处理后，第一缓存区再调取一个新解码得到的pcm数组存储至第一缓存区内。
汉宁窗口函数是通过将PCM数据从字节组格式（byte[]）转换成双精度浮点格式（double[]），这样音频数据可以以更高的精度来处理和计算。处理过程中，对于每个PCM样本，它从左通道和右通道（立体声）中去平均值来得到每个样本点的值。得到的声音数据范围是从-1.0到1.0的浮点数，继而组成audioData数组。使用汉宁窗口（Hamming window）函数对PCM数据进行窗口化。这是一种在频谱分析中常用的窗口函数。窗口函数可以减小波形起点和终点的尖锐跳跃造成的频谱泄漏问题。汉明窗的形式为 w(n) = 0.54 - 0.46*cos(2πn/(N-1)) ， N 是窗口长度。窗口化后的序列频谱会更滑动，尤其对于非周期信号的频谱分析效果会好很多，汉宁窗口函数计算复杂度主要取决于每次分析的PCM音频数据的长度，假设该长度为 N，那么该算法计算开销可以近似看作是O(N)级别的。该算法的性能较高，因为它的计算复杂度与输入数据规模成线性关系，并且并未包含任何显著的计算开销较高的操作。
计算所述audioData数组的波形在汉宁窗口函数第一窗口内的第一落差主要包括：在给定的数据数组中，滑动一个指定大小（windowSize）的窗口。在每个窗口内，首先初始化最小值和最大值都为窗口的第一个数据点。遍历窗口中的每一个数据点：如果当前数据点值小于最小值，那么就更新最小值。如果当前数据点值大于最大值，那么就更新最大值。在窗口范围内的所有数据点都被遍历后，检查当前窗口的数据范围（即最大值与最小值的差值）是否大于输入的最小下降值minDrop。如果是，就更新计数器count。将窗口沿数据数组向右滑动一个位置，然后重复以上步骤，直到窗口到达数组的末尾。最后，返回计数器count的值，表示有多少个窗口的数据范围大于minDrop。
在步骤S103中，第一指定落差值的设置的依据是目标音频流的类型，该类型的正常数据应该在什么范围内，通过统计第一数量并为第一数量设置第一阈值，可以起到滤波的效果，有效的剔除目标音频流中的异常数据，预防分析结果的误判。第二指定落差值的设置的依据是各类型声音的波形特征，可以通过第二指定落差值区分出各类型声音，如人声、音乐、白噪声等。
在步骤S104中，第二数量的个数需要达到一定的数量，才能有效的计算目标音频流的类型，同时，统计后再计算也可以节省服务器的计算开销，largeDropCounts数组中的每一个数字都可以代表目标音频流的一帧，第二阈值可以设置为25个左右或其它合理的值，以实际应用场景为准。
在本申请的其中一种实施方式中，根据所述largeDropCounts数组对所述目标音频流进行分析包括以下步骤：
S201：分别计算largeDropCounts数组中所述第二数量的值在0、[0,100]、[0,300]和大于100占所述第二数量的总个数的比例；
S202：参照图4，若0的比例大于预设的第三阈值，将“静音或白噪声”作为分析结果输出；否则执行步骤S203；
S203：参照图5，若0的比例大于或等于预设的第四阈值，且存在[0,100]区间内的所述第二数量，将“少量人声”作为分析结果输出；否则执行步骤S204；
S204：参照图6，若[0,300]的比例大于预设的第五阈值，且连续的静音出现的次数大于0，将“人声”作为分析结果输出；否则执行步骤S205；当所述largeDropCounts数组中所述第二数量的值为0的次数连续出现n次以上，判定所述第二数量对应的目标音频流的音段为连续的静音，其中，n为自然数；
S205：参照图7，若大于100的比例大于预设的第六阈值，将“强烈白噪声”作为分析结果输出；否则执行步骤S206；
S206：参照图8，将“音乐”作为分析结果输出。
在本实施方式中，通过输入的largeDropCounts数组，统计下面几种情况的次数：largeDropCount ==0 的次数，表示这段声音可能是静音或者轻微的白噪音;largeDropCount 在 0 到 100、0 到 300、300 到 500、大于 100 的次数；0连续出现3次以上的情况，用于检测是否存在连续的静音。计算上述各种情况占全部声音的百分比。根据上述统计的百分比，判断并打印声音的类型。
0,100,300,500这些数字及各个阈值的设置只是示例性的，也是可以更改，具体设置的值根据目标音频流的频谱而定，例如，第三阈值可以为95%左右，第四阈值可以为80%左右，第五阈值可以为60%左右，第六阈值可以为95%左右，n可以为3。
在本申请的其中一种实施方式中，根据所述largeDropCounts数组对所述目标音频流进行分析还可以包括以下步骤：
若落差值数量全部为0，将“静音或轻微白噪声”作为分析结果输出；
若落差值数量几乎全部为0，且含少量100以内的数据，将“少量人声”作为分析结果输出；
若落差值数量中大量数据处于0-300之间，少量处于300-500之间，含有较多连续的0，不断浮动，将“人声”作为分析结果输出；
若落差值数量中几乎没有0出现，浮动较大，一段时间内所有数据处于0-300之间，浮动无规律，将“音乐”作为分析结果输出；
若落差值数量全部处于100以上，将“强烈白噪声”作为分析结果输出。
在本实施方式中，可以根据实际场景选择使用哪种方式对所述目标音频流进行分析，而0,100,300,500这些数字的设置只是示例性的，也是可以更改，具体设置的值根据目标音频流的频谱而定。
参照图3，在本申请的其中一种实施方式中，当所述目标音频流为实时码流时，所述对所述目标音频流进行分析还可以包括以下步骤：
对所述目标音频流进行解码，得到若干个pcm数组并存储至第一缓存区；响应于所述第一缓存区中的pcm数组数量达到第一阈值，提取所述第一缓存区中的一个pcm数组，通过汉宁窗口函数处理提取的所述pcm数组；判断pcm数组中是否有DC偏置，若有，消除DC偏置后进行FFT变换，然后获取FFT变换后的频域数据的幅度值，对幅度值进行归一化处理，然后依次进行均值滤波、波形压缩、平化处理、波形均方根误差计算、存储波形均方根误差、判断均方根误差缓存区是否存满，若存满，根据均方根误差大于或等于预设阈值的数量，可以判断目标音频流是人声还是白噪声。
在本实施方式中，汉宁窗算法：将PCM数据从字节组格式（byte[]）转换成双精度浮点格式（double[]），这样音频数据可以以更高的精度来处理和计算。处理过程中，对于每个PCM样本，它从左通道和右通道（立体声）中去平均值来得到每个样本点的值。得到的声音数据范围是从-1.0到1.0的浮点数。使用汉明窗（Hamming window）函数对PCM数据进行窗口化。这是一种在频谱分析中常用的窗口函数。窗口函数可以减小波形起点和终点的尖锐跳跃造成的频谱泄漏问题。汉明窗的形式为 w(n) = 0.54 - 0.46*cos(2πn/(N-1)) ， N 是窗口长度。窗口化后的序列频谱会更滑动，尤其对于非周期信号的频谱分析效果会好很多。
DC偏置判断与去除：计算音频数据的均值（mean），这个均值就是偏置量。然后，代码遍历所有的样本数据，将每个样本的值减去这个直流偏置均值。如此操作后，音频数据的均值变成0，波形围绕零线对称，也就是说去除了直流偏置。
FFT：调用jtransforms中的fft方法。
获取FFT变换后的频域数据的幅度值：对FFT（快速傅立叶变换）结果进行处理，取得每个频率对应的振幅值。FFT的结果是复数，表示了频域的振幅和相位，每个频点对应一对值（实部re和虚部im）。这个方法的目的是计算出FFT变换后的每个点的振幅：振幅是由FFT结果的实部和虚部利用欧几里德距离算法计算出来的，即Math.sqrt(re * re + im *im)。Nyquist频率是指在离散信号处理中，采样频率（每秒采样数目）的一半。根据奈奎斯特定理，离散信号必须以多于其频率2倍的速率进行采样，以便可以从采样的信号中重建原始信号。处理Nyquist频率那个点只需取FFT结果的绝对值就可，因为在FFT的结果数组中，该频率点只有实部，没有虚部。
均方根误差计算：首先，这个算法检查两个输入数组是否具有相同的长度。如果它们的长度不同，那么算法就返回 -1，表示错误。然后，计算每个数组的平均值。计算平均值的差值并对第二个数列的每个元素进行位移。这看起来像是对第二个序列进行一种形式的归一化操作，以使它与第一个序列对齐。遍历两个数组，逐一计算它们中的每个元素之间的差值（经过平移的第二个数组与第一个数组的差值），然后将这个差值的平方累加到sum变量中。使用计算出的差值平方和sum除以数组长度（即求差值平方的平均值），然后对结果取平方根，得到的就是这两个序列的均方根误差。返回均方根误差的结果。
在本申请的其中一种实施方式中，业务人员可以综合两种对所述目标音频流进行分析的方式，判断目标音频流的类型，提高分析结果的精度。
在本申请在本申请的其中一种实施方式中，当所述目标音频流为非实时码流时，所述对所述目标音频流进行分析包括以下步骤：
S301：拉取非实时码流文件并读取，得到非实时码流对应的目标音频流；
S302：对所述目标音频流进行解码，得到若干个pcm数组并存储至第一缓存区；
S303：响应于所述第一缓存区中的pcm数组数量达到第一阈值，提取所述第一缓存区中的一个pcm数组，通过汉宁窗口函数处理提取的所述pcm数组，得到audioData数组；
S304：计算所述audioData数组的波形在汉宁窗口函数第一窗口内的第一落差，统计所述第一落差超过第一指定落差值的第一数量，若所述第一数量大于预设的第一阈值，丢弃所述audioData数组并返回步骤S302；若所述第一数量小于预设的第一阈值，计算所述audioData数组的波形在汉宁窗口函数第二窗口内的第二落差，统计所述第二落差超过第二指定落差值的第二数量，将所述第二数量存储至落差数量缓存区；
S305：重复步骤S302至S304，直到所述第二数量的个数达到第二阈值，将此时落差值缓存区内的若干个第二数量输入至largeDropCounts数组内，根据所述largeDropCounts数组对所述目标音频流进行分析，得到所述目标音频流的分析结果。
在本实施方式中，根据所述largeDropCounts数组对所述目标音频流进行分析与上述实施例可以使用一种方式，此处不再赘述。
本申请实施例还公开一种广播信号监测系统。
一种广播信号监测系统，应用上述的广播信号监测方法，包括：
采集模块，用于接收来自第二服务器和/或客户端的分析任务，根据所述分析任务向流媒体服务器请求目标音频流；
分析模块，用于接收来自所述流媒体服务器的目标音频流，对所述目标音频流进行分析，得到分析结果；
输出模块，用于将分析结果输出至所述第二服务器和/或客户端。
本申请实施例的广播信号监测系统能够实现上述广播信号监测方法的任一种方法，且广播信号监测系统中各个模块的具体工作过程可参考上述方法实施例中的对应过程。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所提供的方法和系统，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的；例如，某个模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。
本申请实施例还公开一种计算机设备。
计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上述的xx方法。
本申请实施例还公开一种计算机可读存储介质。
计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行如上述的xx方法中任一种方法的计算机程序。
其中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用；计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
Claims (7)
1.一种广播信号监测方法，应用于第一服务器，其特征在于，包括以下步骤：
响应于来自第二服务器和/或客户端的分析任务，根据所述分析任务向流媒体服务器请求目标音频流；
响应于接收到来自所述流媒体服务器的目标音频流，对所述目标音频流进行分析，将分析结果输出至所述第二服务器和/或客户端；
所述分析任务包括所述目标音频流的资源定位信息，接收到所述分析任务后，根据所述分析任务创建所述流媒体服务器的配置信息， 以使所述流媒体服务器根据所述配置信息更新至所述目标音频流对应的配置；
所述目标音频流为实时码流或非实时码流；
当所述目标音频流为实时码流时，对所述目标音频流进行分析包括以下步骤：
S101：对所述目标音频流进行解码，得到若干个pcm数组并存储至第一缓存区；
S102：响应于所述第一缓存区中的pcm数组数量达到第一阈值，提取所述第一缓存区中的一个pcm数组，通过汉宁窗口函数处理提取的所述pcm数组，得到audioData数组；
S103：计算所述audioData数组的波形在汉宁窗口函数第一窗口内的第一落差，统计所述第一落差超过第一指定落差值的第一数量，若所述第一数量大于预设的第一阈值，丢弃所述audioData数组并返回步骤S101；若所述第一数量小于预设的第一阈值，计算所述audioData数组的波形在汉宁窗口函数第二窗口内的第二落差，统计所述第二落差超过第二指定落差值的第二数量，将所述第二数量存储至落差数量缓存区,其中，落差为当前窗口内最大值与最小值的差值；
S104：重复步骤S101至S103，直到所述第二数量的个数达到第二阈值，将此时落差值缓存区内的若干个第二数量输入至largeDropCounts数组内，根据所述largeDropCounts数组对所述目标音频流进行分析，得到所述目标音频流的分析结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述largeDropCounts数组对所述目标音频流进行分析包括以下步骤：
S201：分别计算largeDropCounts数组中所述第二数量的值在0、[0,100]、[0,300]和大于100占所述第二数量的总个数的比例；
S202：若0的比例大于预设的第三阈值，将“静音或白噪声”作为分析结果输出；否则执行步骤S203；
S203：若0的比例大于或等于预设的第四阈值，且存在[0,100]区间内的所述第二数量，将“少量人声”作为分析结果输出；否则执行步骤S204；
S204：若[0,300]的比例大于预设的第五阈值，且连续的静音出现的次数大于0，将“人声”作为分析结果输出；否则执行步骤S205；当所述largeDropCounts数组中所述第二数量的值为0的次数连续出现n次以上，判定所述第二数量对应的目标音频流的音段为连续的静音，其中，n为自然数；
S205：若大于100的比例大于预设的第六阈值，将“强烈白噪声”作为分析结果输出；否则执行步骤S206；
S206：将“音乐”作为分析结果输出。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，当所述目标音频流为非实时码流时，对所述目标音频流进行分析包括以下步骤：
S301：拉取非实时码流文件并读取，得到非实时码流对应的目标音频流；
S302：对所述目标音频流进行解码，得到若干个pcm数组并存储至第一缓存区；
S303：响应于所述第一缓存区中的pcm数组数量达到第一阈值，提取所述第一缓存区中的一个pcm数组，通过汉宁窗口函数处理提取的所述pcm数组，得到audioData数组；
S304：计算所述audioData数组的波形在汉宁窗口函数第一窗口内的第一落差，统计所述第一落差超过第一指定落差值的第一数量，若所述第一数量大于预设的第一阈值，丢弃所述audioData数组并返回步骤S302；若所述第一数量小于预设的第一阈值，计算所述audioData数组的波形在汉宁窗口函数第二窗口内的第二落差，统计所述第二落差超过第二指定落差值的第二数量，将所述第二数量存储至落差数量缓存区，其中，落差为当前窗口内最大值与最小值的差值；
S305：重复步骤S302至S304，直到所述第二数量的个数达到第二阈值，将此时落差值缓存区内的若干个第二数量输入至largeDropCounts数组内，根据所述largeDropCounts数组对所述目标音频流进行分析，得到所述目标音频流的分析结果。
4.一种广播信号监测系统，应用权利要求1-3中任一项所述的广播信号监测方法，其特征在于，包括：
采集模块，用于接收来自第二服务器和/或客户端的分析任务，根据所述分析任务向流媒体服务器请求目标音频流；
分析模块，用于接收来自所述流媒体服务器的目标音频流，对所述目标音频流进行分析，得到分析结果；
输出模块，用于将分析结果输出至所述第二服务器和/或客户端。
5.一种广播信号监测装置，应用权利要求1-3中任一项所述的广播信号监测方法，其特征在于，包括第一服务器，所述第一服务器用于监测和分析广播信号的质量，所述第一服务器与第二服务器和/或客户端通信连接，所述第一服务器与流媒体服务器通信连接，所述流媒体服务器与收测终端通信连接。
6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括计算机程序，所述计算机程序用于实现如权利要求1-3中任一项所述的方法。
7.一种计算设备，其特征在于，所述计算设备包括存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1-3中任一项所述的方法。
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