本文阐述了湖南电台在新型5G智慧广播技术体系建设中的前瞻思考和探索，结合新一代制播云技术、5G通信技术、大数据和人工智能技术，联合全国各县级融媒中心广播系统，打造全国性的新型5G 智慧广播。在车联网时代，力图从“一县一频”向“一车一频”和“一人一频”的高品质定制化互动广播转变，进而探索在融合媒体制播云平台中的应用方式。

　　AI（人工智能）[1] 和 5G 通信技术 [2] 的诞生、发展和应用， 推动经济社会从数字化、网络化向智能化跃升，形成了全新的信息革命，也为广播电视融合创新发展提供了强大的驱动力。

　　2018年 11月，国家广播电视总局印发了《关于促进智慧广电发展的指导意见》[3]。在《意见》[3] 指引下，湖南电台充分运用AI+ 移动互联网技术，融合 5G通信技术和云计算、大数据，充分发挥芒果系内容生产实力，通过新型5G智慧广播建设搭建自动化、个性化（本地特色）中央厨房式节目生产中心， 把湖南广电优质节目内容输送到县区，帮扶恢复“县区电台。

　　在 5G 通信技术支撑下融合 AI、云计算和大数据等新兴技术，通过建设新型 5G 智慧广播重构传统电台内容生产、传播与管理流程，与“县区电台+ 村村响”互联形成内容生产及传播链，配套自主研发 iMango[4]软件系统构建交互性与用户体验感俱佳的智能化应用场景，进而形成全业态、垂直化的智慧声音生态体系。

　　在广播领域，新型 5G 智慧广播技术体系主要包含内容智能生产、节目智能分发控制管理、节目内容智能播出、系统监管预警智能管理和县区电台硬件配备 5 大部分。

　　1. 以 AI技术为基石、以人机协作为特征、以 5G技术和云计算及大数据为支撑、以提升内容生产传播效率为目标的智能编辑部形态。

　　2. 利用场景重现、数据分析的方式，根据内容资源与用户使用数据，通过用户画像 [5]，充分了解用户，形成“随需而变”的传播方式。

　　3. 以推动制播平台云化、IP化、IT化为核心，实现数字化、网络化制播体系向融合化制播体系转变，形成“全媒体汇聚、共平台生产、多平台发布”的一体化媒体智能信息资源平台。

　　4. 集聚湖南广电知名主持人的虚拟主播音频库 [6] 及优质节目，保证了相对高质量的内容输出，提升县区电台的节目质量、竞争优势，节省县区电台主持人、编辑等人力成本。

　　5. 以“芒果出品”[7] 的品质标准，整合湖南广电节目资源编排出音乐台和资讯台两套节目体系。

　　7. 签约合作的县区电台可以根据自己的需求挑选好基础节目内容，由节目中心“中央厨房”进行整体的歌单设置、节 目编排和内容上传，当地只需要一名编辑对云端上的完整节目内容进行下载后，播出系统运行即可实现智能化。

　　系统架构采用低耦合结构设计，为可能的大规模着业务发展提供良好的扩展性。新型 5G 智慧广播技术体系建设需要考虑三个方面的需求。

　　安全、稳定性是广播播出系统的核心。在服务器操作系统层面，采用Linux操作系统 ；对 Web系统框架，采用 Spring Cloud[8] 或 Dubbo微服务 [8] 技术实现，同时采用高可用架构，防止各种宕机原因造成无法使用系统 ；对文件数据的日益增长及数据的重要性，采用HadoopHDFS或 FastDFS分布式文件系统 [8]；对互联网的关键链接处加入网闸等网络安全硬件设施，从各个层次上设计系统的安全、稳定机制（包括防故障措施），保证系统的安全性。

　　业务的可扩展性、数据文件容量的可扩展性、快速接入能力以及较好的互联性。在软件工程上，采用分层化、模块化方式构建整个软件系统。

　　本系统设计是为国内县区电台服务，需从顶层设计包括系统日志、数据库日志等技术手段的可维护性。设计通过ELK 工具[9] 监管所有微服务运行所产生的日志信息，如发生系统错误，错误报警以图形方式展现。

　　新型 5G 智慧广播先建立以互联网云技术为核心的“湖南电台新闻云中央厨房”系统。为便于日后系统的扩张，同时考虑应对服务高并发状况，“中央厨房”系统采用互联网公司（腾讯、阿里等）常用的云技术架构。通过“中央厨房”的集约优势，首先打造“一县一频”。利用人工智能技术，提升广播中央厨房[10] 的生产效率和质量，将高质量、成套系的广播音频节目通过音频编码器、互联网或 VPN[11] 输送到各个县区电台， 县区电台插入当地节目（当地节目也可以通过中央厨房定制生产）后送往发射台进行调频发射，经过信号放大、馈线、天线逐步实现县域覆盖，如图 1 所示。

　　“一县一频”逐步铺开后，利用大数据技术 [5] 进一步分析各地群众的关切点，利用智能推荐算法，采用反馈迭代的方式逐步修正输送各地的节目播出单，实现初步的县域定制化广播播出。同时，重点研发 AI 语音识别和高品质语音合成技术， 完成新型 5G智慧广播内容生产系统建设。未来三至五年，中国私家车拥有量将超过 3 亿辆，随着 5G 通信技术的大规模应用，车联网在新车上的部署逐渐普及，在流量资费大幅度下降、通信延时降低至人耳无感范围的情况下，可预见将 5G 智慧广播融入车联网[12] 后，高品质、定制化、可互动的车联网广播市场是巨大的。

　　在县区电台对口单位部署两到三台商用工作站型计算机，并安装部署自主开发的iMango 播出系统，实现自动智能化播出 ；调频发射则利用各县区电台原有频率和设备资源，尽可能减少终端需要处理的环节。所有数据通过网闸方式访问湖南电台公有云“节目分发管理系统，获取最新歌曲、节目、AI 资讯、 AI 天气等数据信息。

　　采用网闸的目的是为了确保播出网络安全。各县区电台将 iMango播出系统状态实时回馈到新型 5G智慧广播“系统运行健康监控预警管理平台”中，当播出出现故障，“系统运行健康监控预警管理平台”能实时报警，直接显示在监控平台上。如图 2所示，在新型 5G智慧广播总控制平台和阿里云或者腾讯云等之间架设高速互联网通信链路——租用电信、移动或联通等组成的双企业级千兆光纤宽带网络，在保证信号路由冗余度的同时，确保信号传递的高带宽。同时将主系统服务部署在阿里云和腾讯云上，按分布式系统原理部署云服务，让县区电台终端根据带宽和延时响应情况选取不同的服务器群组进行业务处理。

　　1. 节目智能分发控制管理服务程序。此平台硬件设备架构由七部分组成，统一部署在安全播出网络中，同时所有服务器均采用 Linux(RedHat7或 CentOS7)[8]操作系统。采用 Linux操作系统是成熟的互联网公司标配选择，它更适合在公网环境下建立服务，效率高，维持了较高的安全性。

　　1）反向代理服务器。此层次的反向代理服务器暴露在最外层，是所有县区电台的访问入口。播出终端全部访问于此层次的反向代理服务器，目的是隐藏及保护后面的“分布式节目分发管理系统”软件安全。在反向代理服务器的搭建上，采用 2台或更多台物理服务器，设计保持随时扩展性。安装 Nginx与 Keepalived[13] 软件，实现负载均衡与 HA高可用（HA是High Available[13] 缩写，防止出现单点故障问题，是多机集群系统简称，指高可用性集群、保证业务连续性的有效 Web应

　　对方案。一般有两个或两个以上的节点服务器，可简单理解其中某一个节点服务器宕机后，另一个节点服务器会继续运行，这样可确保服务运行的连续性）。

　　2）节目智能分发管理系统。此层次为 Web业务系统，部署的系统采用 Java[8] 语言开发，以 SpringCloud[8] 微服务架构建设，初期可采用 3台高性能物理服务器，通过 Docker[8] 容器来运行整个微服务架构系统，同时建立成 HA高可用的 Web 业务系统，随着用户量的增长带来的高并发，后续再增加扩展服务器支撑。

　　3）Redis缓存服务器。用于节目分发管理系统的高速缓存， 初期可采用 2台物业服务器以集群方式部署Redis[8] 并建立成HA高可用。此层次的服务器，对内存要求高，每台服务器建议采用 128GB 或 256GB 内存以保留扩展性。

　　4）MySQL数据库服务器。用于节目分发管理系统的持久化数据存储，采用 2到 3台服务器搭建。持久化的数据尤为重要，必须搭建成高可用的 MySQL集群并实现主从复制，支持Web业务系统读写分离，提高 MySQL运行效率，保持扩展性。

　　5）分布式文件系统。可采用 HadoopHDFS的分布式文件系统（也可以采用轻量级FastDFS分布式文件系统），以数据冗余方式对音视频文件、图片文件或其它文件进行分布式存储， 确保文件的安全性和可靠性。如采用 HadoopHDFS分布式文件系统，初期设计采用 3服务器搭建全分布式文件系统并建立成 HA高可用。此层次的服务器对硬盘存储空间要求高，每台服务器采用 10TB容量硬盘，如存储不够时可以水平扩展服务器增容。

　　6）Elasticsearch搜索 [9] 分析引擎。对于繁多的临时性资讯文稿信息，不建议采用 MySQL关系型数据库存储， 因 MySQL存储资讯文稿信息不便于模糊搜索，而且当数据量大时查询效率极低。特此，本系统采用 Elasticsearch搜索分析引擎处理采编阶段产生的临时性资讯文稿信息，进行中文分词结构化存储。通过Elasticsearch搜索分析引擎处理 PB级数据量时，能快速搜索资讯文稿信息，稳定性强、处理效率高。设计采用 2台服务器（单台服务器内存 128GB及更高内存） 组建 Elasticsearch集群实现高可用，保证延展性。

　　7）RabbitMQ[8] 消息队列服务器。作为中间层的消息队列服务器，协调“节目分发管理系统与“互联网第三方应用平台” 接口对接。设计初期采用 2台服务器组建 Rabbit MQ集群实现高可用，保证延展性。

　　２. 网闸 [14]。指定通信端口双向传输数据方式，实现“RabbitMQ[8]消息队列服务器”与“互联网第三方应用平台”的数据交互安全。

　　３. ELK日志分析系统 ——ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana)[9] 日志分析系统用于开发者运维整个分布式系统。通过 Logstash[9] 搜 集、分 析、过滤日志存储到 Elasticsearch[9] 中，然后通过 Kibana[9] 的 Web图形界面可视化分析存储在Elasticsearch的各项指标日志数据，再通过数据的定制及定制仪表板视图方式展现，全面了解每个微服务的运行情况。在此基础上加入系统运行健康监控预警管理平台，监控县区电台iMango播出系统与节目分发管理系统运行状态（如操作类型、CPU使用率、内存使用率、数据库表空间、硬盘空间及机房空调温湿度等），当超过配置阈值时，将发出报警提示并在管理平台以拓扑图方式展现。

　　在整体设计上，新型 5G 智慧广播预置了音乐电台体系、资讯电台体系等系列套餐，同时开发了前端 iMango 播出系统， 如图 3 所示，为县区电台提供轻量级智能化的一站式平台服务方案。

　　在所有设计的体系中，音乐电台体系是目前最受欢迎的体系，如图 4 所示。系统结合 AI 技术，以智能化播出为设计理念， 糅合传统电台音频时序播出功能，加入 AI 音乐串词、AI 天气预报、安全播出监控等功能，形成基础的音乐电台体系服务。

　　对广播播出安全来说，空播是巨大的威胁。负责在iMango 播出系统没有声音信号输出时，自动播放垫乐防止空播。静音检测时间可以根据各地的安播要求自行调节，也可默认一级安全播出设置。系统完全按照国家一级安播要求设计，并通过多家地市联盟台 [10] 三年时间的实用检测。

　　AI 天气部分，AI 智慧电台iMango 系统自动从中国气象局官网或墨迹天气 [15]API 接口获取权威的各地天气信息，辅之以人工智能的方式将获取的天气文本信息转换成人声音频并自动上架播出，做到一县一报各不相同。播出站自带慢录系统用于录制实时的直播音频，用于日志查询、故障分析和拆条之用。

　　为了做到最佳的音乐播放效果，音乐电台体系播出系统中增加了 AI 音乐串词部分，以达到歌曲与歌曲之间自然转承效果，从听感上让听众感觉有主持人在直播间主持。歌曲与歌曲之间自动加载的主持人串词音频，来自新型 5G 智慧广播金话筒主持人基础语音库。编辑写好串词内容，通过AI 语音合成系统自动合成为音乐过渡区的主持人串词音频。

　　如图 5 所示，新型 5G 智慧广播 iMango 播出系统中预置有多种音频衔接方式，每一种歌曲类型，都会有精心预设的衔接模型；每一首歌曲，都详细定义了前奏、尾奏、最佳进歌点、最佳出歌点、年代等属性，使歌曲衔接尽可能做到过渡自然，在广播收听上带来最舒适的感受。

　　汽车保有量众多、人才聚集、资讯需求很大的较发达县域，需要接入较多的本地新闻内容。根据这种需求开发的AI资讯电台套系，采用网络爬虫[16] 技术将各县政府门户、事业单位、

　　大型企业的网站和“两微一端”信息爬取到新型5G 智慧广播的“中央厨房，由文字编辑进行二次梳理和精选。编辑完成的文稿在通过三审流程后，经语音合成引擎结合金话筒主播声音库，形成一条条广播资讯音频自动上架播出。国内新闻大事部分则由“中央厨房”的核心编辑团队处理，再分发到各县频率。

　　资讯内容可按要闻、快讯和联播分类，做到“一县一频” 内容推送，有条件的地区可安排本地主持人实时上节目，可控可调播出推送的内容。在资讯部分之外，还可安排AI 音乐电台内容补充。

　　如图 6 所示，音乐电台体系可选择全自动广播输出框架（用于播出时间控制）。资讯电台因加入部分当地主持人口播业务选择半自动框架，时间控制较为复杂，需要综合运用 AI 语音识别、AI 语音翻译、全网新闻检索，文本语义识别、虚拟主播合成、自动分类和检索等 [6] 最新 AI 技术，才能尽最大可能的处理海量资讯，提高生产效能，在面向县区电台服务时方能得心应手。

　　通过技术的不断升级，建设好调频端的“一县一频”后， 车联网的“一车一频、“一人一频”脚步声就会越来越近。人 工智能大数据技术的广泛应用，让用户定制的可行性越来越强。

　　在第一阶段“一县一频”完成基础上，通过前期智能拆条、梳理并重新编辑湖南电台已有的经典节目、制作有地方特色的在地节目，形成适合各地传播的基础内容库和分类体系。通过对自愿订购音频节目内容的私家车车主日常驾车路径信息分析和车主画像，结合车主收听习惯和收听内容喜好，同时利用账号互通实现同一用户在不同场景下的连贯式收听体验，依托融合最新 5G通信技术的车联网中控屏，接入智能音箱控制，开展车载场景下内容和服务的精准用户推送。这是更为先进的一次场景升级，可采用开源大数据机器学习架构 TensorFlow[17（] 由谷歌人工智能团队谷歌大脑开发和维护）完成智慧广播核心大脑的建设，建成更高阶段的“一人一频”车联网电台体系。

　　车联网电台体系是下一代可能的广播技术体系，在很长一段时间内它需要和传统的调频广播和谐共生，通过观念思维、生产经营、体制机制、技术体系的逐步过渡，向更广泛的触达途径、更优质的听众体验迈进。

　　新型 5G 智慧广播 iMango 节目分发管理系统是为县区电台打造的一个专项系统平台，整个系统采用 Java 语言设计，从功能上分三层结构，清晰地分离不同业务范围，有利于日常管理和系统扩容，如图 7 所示。

　　用户端层主要处理各种信号接口事宜。整个系统设计采用B/S 架构，通过Web 浏览器方式可以操作第二层的整个主体业务功能；在 Windows[9] 播出客户端上采用SOAP 架构 [9]，利用网页服务（WebService）[9] 开发 Windows 桌面客户端，用于歌曲入库前尾奏打点、最佳进歌点与最佳出歌点打点、歌单编排等操作；设立开放的 iMango API[4] 接口并部署在县区电台的播出系统上，所有数据通过网闸等安全设备，播出客户端自动从服务器获取歌单、节目等数据并自动上单播放。

　　根据“一县一频”的要求，在主体业务功能层设置了县区 电台管理、县区电台合同、节目中心库、节目自动推送上单免费国内代理ip、新闻资讯语音合成库、新闻资讯文稿管理、歌单编排推送上单、歌曲中心总库、歌曲中心串词库、综合查询、通知中心、消息提醒等多个核心业务模块，协同处理业务需求。

　　其中，县区电台合同模块是核心业务的中心。系统根据各县区电台采购的服务合同不同，分门别类推送歌单、节目、AI 天气、AI 资讯等组合内容，同时设立合同有效期前 90 天，通过自动短信或邮件通知县区电台主管人员，保证后续业务谈判能够有较宽松的时间进行。

　　在新闻资讯语音合成模块，通过 AI 语音技术调用第三方AI 语音转换引擎接口，将新闻资讯文字信息转换成县区电台指定的某主持人语音，转换后生成的对应音频文件，统一存储在语音合成库中，再根据地域的不同返回给不同的县区电台上单系统。

　　管理层负责系统日常业务的管理，包括帐户管理、权限管理和第三方服务调用管理。第三方服务调用功能集中管理第三方服务接口调用，包括调用次数、调用时间、参数内容、成功状态及费用支付管理等，便于管理人员统计和服务接续。

　　新型5G智慧广播监管预警管理系统用于播出情况监控、远程监听、播出设备 CPU、内存使用率、硬盘空间大小监控， 同时对后台的节目分发管理系统的所有设备如 CPU、内存使用率、硬盘空间大小、系统服务运行情况等进行监管，采用ELK 工具，对微服务运行所产生的日志进行监管预警。当达到预警阀值时，发送消息到新型 5G 智慧广播“系统运行健康监控预警管理平台”中报警，如图 8 所示。

　　在新型 5G 智慧广播中心大屏中以拓扑图方式展现所有县区电台播出网，点击其中某电台可以调出实时播出情况，监听实时播出流，监管县区电台的 iMango 播出情况，同时在当地县区电台终端以窗口提示方式反馈。

　　包括远端县区电台播出站的日常监管、核心业务本地和云端 Linux 和 Windows 服务器运行监管、微服务监管、Web 反向代理服务器监管、第三方服务资源调用情况监管、分布式文件系统监管等。这些监管信息汇集到新型 5G 智慧广播技术总控，可实现故障发生时的及时响应，确保系统的稳定运行。

　　在预报警管理方面，所有报警信息（包含县区电台报警信息）都在新型 5G 智慧广播监控机房报警，即时以邮件或短信方式通知相关的管理人员。系统根据报警类型自动生成故障报告处理单，相关技术人员按流程处理完成后，关闭故障报告处理单并形成记录归档。

　　新型 5G 智慧广播技术体系的设计和应用，作为广电领域广播类创新，在更大层面上，意义在于集中现有优势资源，进行一次传统广播电视制播工作流程的“云平台”再造试点。新一代融合媒体制播云应采用互联网时代电商、社交平台大规模使用的先进计算机技术，诸如分布式技术、SDN（软件定义网络）[18] 技术、CDN（内容分发网络）[19] 加速技术、弹性云服务技术[20] 等，综合考虑广播电视在安全性和便利性上的高标准要求，发挥私有云和公有云的各自优势，在有成本约束的融媒项目建设过程中，形成关键技术研发及应用示范。

　　如图 9 所示，通过联动互联网、移动互联网原生新媒体，实现融合媒体中心与受众的快捷交互。从各类新媒体终端汇聚用户海量交互信息，采用各有侧重的大数据算法进行受众行为分析，逐步勾勒用户特征，描绘日渐清晰的用户画像，指导不断更新的内容创作，从而形成新一代融合媒体与受众互动的良性正反馈。

　　新型 5G 智慧广播可以与“县级融媒体中心、县区电台”+“村村响”形成内容生产及传播链，在4G、5G 等通信技术支撑下，将 AI 和云计算、边缘计算、等新兴技术融合运用于音频内容生产、传播与管理，进而形成全业态、垂直化的智慧声音生态体系，使声音生成与创作、智能化内容与服务的易得性、敏捷性大大增强，实现传播的精准化、声音供给与声音需求的高度匹配，将有力提升媒体的传播力、引导力、影响力。

　　湖南电台希望通过自身的努力和与全国其他广播同行、车企的合作，推动制播平台云化、IP 化，实现数字化、网络化制播体系向融合化制播体系转变，在内容制作、分发传播、用户服务、技术支撑、生态建设以及运行管理等方面智慧化发展协同推进，使人民群众能够享受更加丰富、更加优质、更加便捷的广播融媒体服务。

　　科技部项目 ：本论文研究工作受国家重点研发计划- 现代服务业共性关键技术研发及应用示范专项“广播电视融合媒体制播云平台研发及应用示范”项目支持， 项目编号 ：2018YFB1404002。

　　[2]项立刚著 5G时代：什么是 5G，它将如何改变世界？[M]. 北京：中国人民大学出版社，2019

　　[3]国家新闻出版广电总局 . 关于促进智慧广电发展的指导意见 [M]. 北京 , 2018.

　　[４]湖南平安小精灵传媒有限公司 .iMango云播出系统用户手册 [M].长沙，2018.

　　[５]维克托 . 迈尔 - 舍恩伯格 , 库克耶著 . 大数据时代 [M]. 浙江 ：浙江人民出版社，2013

　　[６]牛嵩峰，唐炜著 . 基于 AI的中文语音文本智能编辑系统的设计[J]. 北京 ：广播与电视技术，2018.

　　[10]唐炜 , 周晓民 , 向军著 . 广播“中央厨房”理论下的省市联盟台建设 [J]. 北京：广播与电视技术，2013(11).

　　[12]王泉著 . 从车联网到自动驾驶——汽车交通网联化、智能化之路 [M]. 北京 ：人民邮电出版社，2018.

　　[20]牛嵩峰著 .湖南电台在融媒体建设上的若干思考和实践［J］北京：电声技术，2019(10).

　　牛嵩峰，男，1973 年生，武汉大学本科毕业，湖南广播 & 科大讯飞“AI+ 广播新技术”联合实验室首席媒体顾问，主要研究方向为大型音视频广播系统，云计算应用。