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監測網范文第1篇
關鍵詞：小孤山水電站；變形監測；結果分析；預報
一、工程概況
小孤山水電站水利樞紐是我國目前建在軟基上的第一座中型電站閘壩，是黑河大峽谷的第3座梯級水電站，上接大孤山水電站廠房尾水，設計正常蓄水位2160m；下接龍首二級(西流水)水電站庫尾，正常水位1920m，開發段河道長約15km，設計水頭140m，該水電站采用長隧洞引水式方案開發，設計引水流量98m3/s，電站裝機約100MW。工程規模屬中型工程，主要建筑物設計標準為三級，次要建筑物設計標準為四級，臨時建筑物設計標準為五級。小孤山水電站開發河段位于甘肅省肅南裕固族自治縣境內的黑河大峽谷中段，兩岸有大面積陡崖分布，峭壁聳立，河中亂石層疊，水流湍急。有山區四級公路沿峽谷穿過，樞紐距張掖市約100km，交通便利。
為了解和掌握閘壩的穩定性、驗證相關的設計參數，確保水電站的長期運行安全，保證發電機組正常出力和投資效益的正常發揮，受黑河水電開發有限責任公司的委托，按照《黑河小孤山水電站樞紐外部永久變形監測技術設計報告》和《水利水電工程測量規范》、《水利水電施工測量規范》、《混凝土壩安全監測技術規范》的要求，對小孤山水電站樞紐外部進行變形監測，并對監測結果進行了分析。
二、外部變形監測方案設計
外部變形監測主要從兩方面展開工作，一是進行建筑物水平位移監測，另一是進行建筑物沉降監測。水平位移監測采用視準線法，在設置有強制對中裝置的觀測墩上架設高精度經緯儀，照準視準線另一端點，測定設置在該軸線上的監測點的變形情況。沉降監測是采用精密幾何水準測量的方法，測定布設于建筑物上觀測點的高程變化，來確定建筑物的沉降情況。
在監測過程中，一旦發現監測點水平位移量變化較大、監測點沉降量較大或沉降量明顯不均勻時，應及時向業主報告，根據需要采取必要的防范措施。在沉降監測中，為了保證監測精度，正確反映建筑物的沉降情況，按照二等精密水準測量的技術要求施測。
2.1觀測點位的設置
變形監測點的布設是進行變形監測的基礎。根據監測點布設從整體到局部的原則，依據小孤山閘壩的結構形式及特點，在樞紐閘壩1#、2#、3#和4#泄洪沖砂閘范圍內，布設3條視準線進行閘壩水平位移監測；布設2條精密水準路線和1條支點水準路線進行閘壩沉降監測。
水平位移觀測基點B1、B2和B3是具有強制對中裝置、高1.20m的混凝土觀測墩，預制在右岸道路兩邊的基巖上，四周加置了鐵柵欄；照準基點A1、A2和A3是標有“萊卡”字樣的目標專用照準覘牌，用3個(或4個)螺釘固定在左岸基巖上。水準工作基點有2個，一個位于B2觀測墩底座上，一個位于Y15監測點下游右岸基巖上，均為現澆圓鋼標志。兩個水準工作基點上均引測了二等水準高程。
Y01～Y15是設計的變形監測點，這些點為高出地面0.30m的現澆永久監測墩，其上安置了強制對中盤和水準高程測量標志，作為平面位移監測和垂直位移監測的標志。
2.2變形監測使用儀器的選擇
為保證測量成果準確、可靠，滿足規范規定的精度要求，水平位移監測采用T3型經緯儀，并配用監測專用活動覘標進行；沉降監測，選用德國蔡司公司生產的NA-2型精密光學水準儀(±0.40mm/km)并配用銦瓦合金標尺進行幾何水準測量。在作業前后，對儀器的相關項目進行了檢驗與校正，使監測儀器的各項指標符合國家及規范要求。
2.3變形監測方法
水平位移觀測是將T3型精密經緯儀架設在B點，正倒鏡照準對應的特制照準點A各一次，對架設在各監測點上的帶有千分尺的移動覘標各讀取一組數據，取其中數作為最終觀測值。在沉降監測中，為了保證監測精度，正確反映建筑物的沉降情況，按照二等精密水準測量的技術要求施測。
三、監測數據處理及成果分析
3.1數據處理
外業數據觀測結束后，對觀測數據進行認真地檢查校核，剔除粗差后參與計算。閘壩的水平位移量，是將各監測點的觀測量與上一次觀測值比較得出相對位移量，將各監測點的觀測量與初始值比較得出絕對位移量；閘壩的垂直位移量，是將各監測點上利用附合水準路線經平差計算求得的高程值與上一次觀測值比較得出相對位移量，將各監測點求得的高程值與初始值比較求出絕對位移量。
3.2成果分析
2006年4月23日進駐工地，在28日下閘蓄水前幾天，對各監測點的初始值進行了測定。2006年5月4日開始首期監測，至2008年5月的2年內，從前段(2006年6月22日前的6期)的按通知無周期規則監測到后段(2006年6月22日后的100期)每周四進行的有周期規則性監測，共計106期。
為分析和研究閘壩的外部變形，繪制了監測期水庫水位過程線和各監測點的位移過程線：以各視準線上的監測點組成的橫剖面代表閘壩橫向位移曲線和以各閘墩為單元，其上監測點組成的縱剖面代表閘壩縱向位移曲線。
通過監測數據分析各個監測點的位移過程線(剔除個別監測期個別監測點的異常值)認為，上游排視準線上的監測點的變形情形是：位于壩左(混凝土壩)上的Y01的變形位移量不大，雖然在一段時間內和同在一條視準線上的其它監測點呈相似的變化方向、過程，但因變形位移量大多在2倍測量中誤差內，所以可以認為它是相對穩定的。Y02、Y03、Y04和Y05點在以上監測期發生變形且位移量隨水位變化波動，總趨勢是水平位移初期向上游，然后再向下游的過程；由于上游排監測基準點(B1)遭撞擊破壞，自74期后Y01、Y02、Y03、Y04和Y05點無水平位移監測數據，故對上游排的水平位移無法進行連續性分析；垂直位移是一個緩慢上升到回落繼而下沉的過程，且位移量不大。
中游排視準線上的監測點的位移變形情形是：位于壩左的Y06的水平位移變形量相對較小(最大達到-4.96mm)，但和同在一條視準線上的其它監測點呈相似的變化方向、過程；要引起注意的是Y07、Y08、Y09、Y10和Y11監測點，在監測期后期水平位移向下游方向發生位移變形并隨水位升降呈規律性的上下波動且呈加快趨勢。Y07的水平位移量最大達到-5.96mm，Y08的水平位移量最大達到-9.66mm，Y09的水平位移量最大達到-11.94mm，Y10的水平位移量最大達到-12.01mm，Y11的水平位移量最大達到-13.79mm。垂直位移的變化在整個監測期也是比較平穩的，總體上講是一個緩慢上升到回落下沉的過程，但明顯隨水位升降呈上下波動規律。
下游排視準線上的監測點的位移趨勢是：在整個監測期，Y12的水平位移量和垂直位移量相對較小，Y13、Y14、Y15的垂直位移量相對較小而水平位移量較大，水平位移量絕大部分為負值并隨水位升降呈規律性的上下波動且向下游方向變形位移。Y13的水平位移量最大達到-10.13mm，Y14的水平位移量最大達到-10.84mm，Y15的水平位移量最大達到-11.30mm。垂直位移量的變化在整個監測期都是比較平穩的，總體呈下降趨勢，但位移變化量小，明顯隨水位升降呈上下波動規律。
四、結論
通過對2年監測數據分析，認為在該監測期閘壩發生了位移變形，且位移變形在時間和空間上都是不均勻的：①閘壩靠左岸位移變形較小，靠右岸位移變形較大；②水平位移變形較大而垂直位移變形較小；③水平位移變形方向向下游，大小隨蓄水位的高低波動并在波動中增大；④該閘壩存在不均勻位移變形，且不均勻位移變形特征比較明顯。
在整個監測期的后期，監測點Y07、Y08、Y09、Y10、Y11、Y13、Y14、Y15的水平位移量均逐漸增大，且有繼續增大的趨勢；垂直位移由蓄水初期的上升到回落再到下沉態勢，但垂直位移量較小，明顯隨水位升降呈上下有規律波動。需要強調的是：該閘壩靠右岸各監測點在這期間的水平位移量(向下游)逐漸增大而左岸變化量較小，通過對各個監測點的監測數據的比對、分析，認為該閘壩發生了不均勻位移變形且特征比較明顯，而殘余變形值逐漸減小。
參考文獻
監測網范文第2篇
關鍵詞：氣象；監測網絡系統；防雷
中圖分類號：P414 文獻標識碼：A DOI：10.11974/nyyjs.20151232058
隨著氣象現代化的不斷推進，氣象監測網絡系統基本實現自動化，自動氣象站基本替代人工觀測，進一步提高了觀測業務現代化水平。但是，隨著大量的電子設備使用，也形成了極大的雷擊風險和安全隱患，其后果一般致使部分監測網絡系統運行失靈，嚴重時將造成重要設備、數據損壞及人員傷亡等難以估計的重大災難。因此，結合氣象監測網絡的建設布局，依據防雷科學理論和有關技術規范，結合實際采取相應的技術防護措施，進行針對性、合理性的防護，才能確保氣象監測網絡系統在雷電波入侵時能夠安全運行。
1 氣象監測網絡系統雷電災害的成因
1.1 直擊雷
雷電擊在風桿、采集器支架立柱等處造成設備損壞；或雷電擊在架空線纜上熔斷線纜。
1.2 雷電波侵入
野外架空線纜接雷或被雷電感應時，通過電源線、信號線或金屬管線侵入設備，造成電位差使設備損壞。
1.3 雷電感應
雷擊避雷針或其他金屬立桿，在引下線周圍會產生的瞬變強電磁場，統稱感應雷，又叫二次雷。其感應電荷在低壓架空線路上可達100kv，信號線路上可達40～60kv，對設備的損害沒有直擊雷猛烈，但發生的幾率要比直擊雷大得多，處在電磁場中的探測設備和傳輸線路接收到感應電動勢，難免遭受損壞。
2 氣象監測網絡系統防雷建設現狀
在氣象監測網絡系統的防雷建設中，無論防直接雷還是防感應雷，最終目的都是將雷電流安全引入大地。目前，氣象監測網絡系統中廣泛采用的防雷方式是聯合接地方式，即避雷針接地 、設備保護接地 、設備工作接地等共用一個接地系統，共用接地電阻小于4Ω，有的還在2Ω以下，這種接地均符合《建筑物防雷設計規范》（GB 50057-2010）和《建筑物電子信息系統防雷技術規范》（GB 50343-2012）等規范要求。事實上這種接地主要適用于強電系統。氣象監測網絡系統基本是弱電系統。在實施氣象監測網絡系統的防雷時，聯合接地人為把“電網地電位”通過地環路引入氣象監測網絡系統，造成了電壓“浪涌”。弱電系統耐壓較低，如果壓差過大，氣象監測網絡系統是難以承受的，一旦出現過壓，必定會造成氣象監測網絡系統損害，何況是雷電。
3 氣象監測網絡系統的防雷設計與施工
氣象監測網絡系統防雷設計、施工是一項系統工程。從系統論的角度上講，系統結構愈合理，相互間的作用就愈協調，這樣才能使整個系統達到最佳的運行狀態。氣象監測網絡系統的安全運行設計屬于電磁兼容（EMC）設計，包括系統抗干擾設計、防靜電設計、防直擊雷和感應雷設計。目的是確保自身安全，提高運行質量。氣象監測網絡系統的雷電防護工作，第一步是確認雷電災害入侵的途徑，在這個基礎上，依據防雷科學理論和相關技術規范，采取相應的防護措施，有針對性地防護，趨利避害，從而達到在雷電波入侵時能保障整個系統安全運行的目的。本人實踐認為，“單點接地”才是目前解決氣象監測網絡系統防雷最有效的手段，也是其防雷設計應把握的基本原則。
3.1 氣象監測網絡系統防雷“單點接地”
防雷“單點接地”是指以系統主機一點接大地，其他所有設備都與大地絕緣。具體來說，“單點接地”是將系統內所有與系統有連接關系的“子系統”以一個接地點接入大地。如測場內各傳感器組成的子系統匯接到采集器，由采集器 “一點”接大地，與采集器電纜連接的子系統線路都應與大地絕緣或屏蔽，這就是“有直接電氣連接關系”的系統“單點接地”。
3.2 氣象監測網絡系統防雷合理性分析
氣象監測網絡系統“單點接地”切斷了所有地環路，可有效阻斷“雷電地電位”和“電網地電位”入侵弱電系統，這是防雷電、防浪涌、防干擾最有效的基礎技術手段。聯合接地引入地電位干擾和電網浪涌，引入雷電反擊電壓，導致系統設備和防雷設備燒毀的案例已被越來越多的雷擊災害案例所證實。氣象監測網絡系統“單點接地”不僅與防感應雷沒有矛盾，而且是氣象監測網絡系統防雷設計應遵循的基本理念和防雷設計的基礎條件。因為系統不能承受直擊雷通過系統任何部位對大地放電。“單點接地”通過保護電路抑制雷電感應電動勢到達設備端口時的電壓值低于設備“最高安全電壓”，確保系統安全。
氣象監測網絡系統 “單點接地”，使整個系統隨接地點等電位浮動。而人為制造的聯合接地，企圖實現“等電位連接”，這對氣象監測網絡系統來說，理論和實踐上都是不可能實現的。“單點接地”的安全設計原則，可有效避免被“接地防雷”的誤導，并可規避復雜接地系統的冤枉投入。“單點接地”是檢驗和判斷氣象監測網絡系統安全設計和隱患設計的“試金石和分水嶺”。
曾有人把線纜上接收到的雷電感應電動勢，用“過電壓”、“高電位”來描述，并聲稱“用電纜兩端接地防雷器就能把電纜兩端箝位到等電位”。高頻分析表明，對于線纜上的交變感應電動勢來說，即使防雷器接地電阻為0和兩端地電位相等，兩端限壓型防雷器的“箝位電壓”始終是“大小相等，極性相反”的，所以哪里有什么等電位可言？而且接地“放電回路“包括線纜和接地線的交直流阻抗總和，也包括接地電阻，所謂“有效泄放雷電流”只是幻想而已。雷電感應電動勢與大地無關，不存在向大地泄放電流問題；“單點接地”主要用于泄放系統靜電荷，與傳統避雷針接地、電網接地、防浪涌保護器接地泄放大電流的要求有著本質區別。
3.3 防雷施工要求
3.3.1 在實施氣象監測網絡系統防雷時
系統遠端所有設備對地懸浮，通過采集器接地點泄放系統產生的靜電荷，并保持與大地靜態等電位，以保證運行安全。系統所有設備應該在已有建筑物防雷避雷系統和其他獨立避雷針有效保護范圍內工作，傳輸線纜盡可能埋地穿管布線。特別是電源應按照《自動氣象站場室防雷技術規范》（QX30-2004）要求安裝三級電源SPD進行防護。
3.3.2 室外孤立的風桿、采集器支架等，應該設置獨立避雷針保護
其與獨立避雷針距離應大于4、5m（反擊立桿的距離），風桿、采集器支架等頂部不能安裝避雷針，風桿、采集器支架等還要做好與采集系統的高級別、全天候絕緣，以應對避雷針接閃時“跨步電壓”通過風桿、采集器支架等反擊采集系統；風桿、采集器支架等最好用工程塑料或其他絕緣材料支架，以提高絕緣級別。不能將風桿、采集器支架當避雷針，或將傳感設備與支架簡單絕緣。因為一般情況下雷電反擊電壓能擊穿空氣的距離在30、40cm以上，陰雨天可以超過1m以上的距離，常規絕緣無法做到。
4 結語
只有切實了解系統運行環境，掌握正確防雷方式方法，才能真正對需要保護的設備發揮保護作用。氣象監測網絡系統防雷的畢竟是一門實踐科學，“單點接地”只是本人在防雷工作中的技術引入和經驗總結，不足之處仍待檢驗和完善。實踐是檢驗真理的唯一標準和最高的權威，讓我們在實踐中不斷進行探索和完善。
參考文獻
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[2] 建筑物電子信息系統防雷技術規范GB50343-2012[S].
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[4] 陳斌，白瑪措姆等.新型自動氣象站的防雷對策探討[J] 科技.
監測網范文第3篇
關鍵詞:剝隘滑坡;地表變形監測;深部變形監測;降雨量
中圖分類號:P642.22
文獻標識碼:A
文章編號:1674-9944(2010)09-0160-04
1 引言
廣西百色水利樞紐云南庫區剝隘鎮四、七、九片區古滑坡整體于2008年11月~12月在水庫蓄水、強降雨等作用下出現變形復活,滑坡前緣臨庫一帶出現較大規模的塌岸、道路橋梁開裂、房屋變形拉裂、水廠蓄水池漏水、公路擋墻裂縫發育等變形現象,引起當地居民恐慌。右江公司于2008年11月17日建立并啟動了滑坡變形體臨時變形監測網,由長江三峽勘測研究院有限公司(武漢)和中水珠江規劃勘測設計有限公司合作,開始對滑坡變形實施動態監控,并對測量成果進行匯總分析,實時準確提供滑坡變形情況,及時預測滑坡變形趨勢,為右江公司在滑坡應急搶險中的決策提供可靠的監測資料(圖1)。
對滑坡的治理,陸續進行了一系列搶險措施,包括水廠、九片區、四片區的抗滑樁支檔;七號溝的土石方回填加固;七片區的格構錨防護;地表排水系統的施工;20萬m3的甲村前緣壓腳工程。另外還有目前正在施工的1號、2號地下排水洞以及將要實施的70萬m3的甲村滑坡壓腳工程。剝隘滑坡的前期變形監測在應急搶險過程中起了很重要的作用,為勘測、設計和施工方案實施有一定的指導意義。為了提高監測精度和質量,為了檢驗治理工程效果,防止地質災害對當地人民群眾的生命財產的危害,在原有監測方案的基礎上提出一個長期安全監測的技術方案。
2 剝隘鎮滑坡變形監測網的設計與實施
在全面分析了現在監測項目和條件的基礎上,建立了剝隘鎮滑坡變形監測網,進一步加強剝隘鎮四、七、九片區滑坡整體的安全監測,并及時向右江公司、工程監理單位提供變形數據及分析結果,同時可為滑坡治理的工程設計及施工提供了精確的測量數據。剝隘鎮滑坡變形監測網包括了5個方面的內容。
2.1滑坡地表變形監測
2008年5月份以前的監時監測網布置了29個臨時監測點,為了檢驗治理工程效果,提高監測精度,按照新的技術要求,新的地表變形監測網重新設計,在滑坡范圍內共布置18個永久點,埋設觀測墩埋(如圖1所示),按15d一次進行周期監測。采用Leica TCA2003型測量機器人觀測滑坡表層水平位移和垂直位移,水平位移觀測位移量中誤差為±5mm,垂直位移觀測位移量中誤差為±3mm。5月底和6月初進行了初始值觀測(TP16、TP17、TP18初始值的觀測在6月底)。并對觀測的數據位移量按周期進行了統計(表1、表2)。
2.2 滑坡深部變形監測
在監測區布設深部變形監測鉆孔,目前安裝和觀測6個孔(如圖1),按15d一次的周期進行監測,采用CX-03E鉆孔測斜儀進行觀測,深層水平位移觀測位移量中誤差為±4mm/15m。自2009年2月以來經過了近一年半的監測,深部位移監測孔觀測的基本情況見表3,深部位移監測孔孔深-位移曲線圖見圖2(以IN06為例、其它監測孔由于篇幅關系略去)。
2.3應力計、錨力計測量
如圖3所示,在水廠、九片區、四片區抗滑樁布置應力計和錨力計,進行周期觀測(每月2次),采用南瑞NDA1411 振弦式指示儀進行觀測。應力、錨力觀測值曲線見圖4。
2.5 鉆孔地下水位觀測
剝隘鎮滑坡變形監測網設計并建立有10個地下水位長期觀測孔,有ZK19、ZK28、ZK33、ZK37、ZK40、ZK44、ZK51、ZK55、ZK56、ZK65,平面布置圖見圖1,每月觀測二次以統計鉆孔地下水位的變化情況。
3 監測預警值的確定
變形監測預警值的確定是變形監測技術設計的重要內容,根據滑坡的變形情況,設計人員參考有關資料,針對性地制定了以下預警值,作為剝隘滑坡監測和預報應急預案依據。
3.1 地表位移監測
(1)Ⅰ級預警(紅色)。3個月的地表監測累計位移量超過50mm或單次監測位移增加量超過30mm。
(2)Ⅱ級預警(橙色)。3個月的地表監測累計位移量超過40mm或單次監測位移增加量超過20mm。
3.2 深部位移監測
(1)Ⅰ級預警(紅色)。單月監測累計位移量超過100mm或單次監測位移增加量超過50mm。
(2)Ⅱ級預警(橙色)。單月監測累計位移量超過60mm或單次監測位移增加量超過30mm。
3.3 鋼筋應力計
(1)Ⅰ級預警(紅色)。鋼筋應力監測測量值(絕對值)超過100MPa。
(2)Ⅱ級預警(橙色)。鋼筋應力監測測量值(絕對值)超過50MPa。
3.4 錨索錨力計
(1)Ⅰ級預警(紅色)。1 000kN級預應力錨索(除四片區Z41號樁外)錨力計測量值超過980kN,2 000kN級預應力錨索(四片區Z41號樁)錨力計測量值超過1 500kN。
(2)Ⅱ級預警(橙色)。1 000kN級預應力錨索(除四片區Z41號樁外)錨力計測量值超過950kN,2 000kN級預應力錨索(四片區Z41號樁)錨力計測量值超過1 200kN。
4結語
剝隘鎮滑坡變形監測網通過地表變形監測對滑坡表面的變化進行監測,通過安裝鉆孔傾斜儀對滑坡內部變化進行監測,另外在抗滑樁上安裝應力計和錨力計對抗滑樁的受力情況進行監測,整個監測網形成了立體的變形監測系統。由于滑坡的變形,和地表水和地下水的關系很大,觀測剝隘滑坡范圍里降雨量情況,右江庫水位的升降情況,同時對滑坡內的10個鉆孔的地下水位進行觀測,整個監測網同時形成了完整的變形監測系統,對掌握剝隘滑坡的動向和變形趨勢,對滑坡地質災害的應急搶險工作起到了非常重要的作用。
從各項觀測值變化情況來看,觀測數據遠離設計預警值,前期滑坡治理措施已經發揮著重要的穩定作用,滑坡目前尚處在一個相對穩定的狀態。隨著滑坡治理項目的完善和投入使用,剝隘滑坡的穩定性將得到進一步的提高。實踐證明,剝隘鎮滑坡變形監測網為治理工作提供了正確可靠的變形數據,這對保護當地人民群眾的生命財產,起著非常重要的作用。
參考文獻:
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[2] 張正祿.工程測量學[M].武漢:武漢大學出版社,2006.
[3] 王 姣,高桂青.楓渡水電站滑坡體變形觀測資料分析[J].南昌工程學院學報,2007,26(3):59~62.
監測網范文第4篇
關鍵詞:廣播電視;語音監測;海外廣播網;測試
近年來，我國的廣播電視監測事業發展迅猛，廣播電視監測工作已經進入到了一個新的時代。廣播電視監測工作已由過去被動的事后服務轉變為積極主動的過程服務，由過去靠人工的、傳統落后的手段變為數字化、網絡化、自動化的方式，由過去單一的無線廣播監測向廣播電視全面、全方位監測發展。2002年，廣電總局實施“走出去”工程，以加強我國對外廣播電視宣傳，同時，在海外建立了環球廣播監測網，加強對中國國際廣播電臺對外廣播效果和租機/互轉的電臺播出的監督、檢查，提高對外廣播效果。我國在各國的駐外大使館都有相應的信號采集設備，收集當地的對華廣播落地信號，然后對信號進行壓縮，通過互聯網傳回到國內的監測中心，進行內容監測，從而發現對我國社會、經濟、外交等有用的重要信息。截至目前，海外監測網已經在50個國家相繼建立了54個無人值守遙控監測站點，每日可監測中國國際廣播電臺對外播出的32種語言、383個頻率的廣播效果。將音頻識別、文本檢索、圖像處理等新技術實際應用于目前主要靠人工完成廣播信號內容監測業務，充分利用計算機對于海量節目內容自動處理具有的速度快、效率高、可以控制漏檢率等特點，將眾多的先進技術服務與廣電監測行業相結合。
一、音頻內容綜合處理技術
(一)廣播音頻信號介紹
真實應用環境下的語音現象非常豐富，以海外監測機房短波音質廣播語音為例(如圖1)。圖1海外監測機房典型語音廣播音頻信號具有以下特點:1．信號在傳送過程中，由于干擾使得包含的噪聲很不穩定，主要表現在兩方面:一是同一個音頻片段里的噪聲變化不均勻，時大時小;二是不同的音頻片段的信噪比差別較大。這就使得有的音頻片斷的信號質量好一些，而有的音頻片斷的信號質量卻很差。2．由于是電臺節目信號，所以包含了各種各樣的音頻類型，既有純凈的語音，也有帶音樂或噪聲背景的語音，既有音樂歌曲，也有強噪聲或者如鼓聲之類的環境音，可以說是一種語音、音樂和噪聲的混合音頻信號。3．信號中含有大量的片頭曲，這些片頭曲多是一些具有音樂背景的報臺信號，或者是不同節目的報幕信號。由于片頭曲中含有一定的語言信息，所以即使是同一個電臺或同一個節目，不同語言的片頭曲也是不同的。此外，由于廣播電臺的節目時刻表比較固定，同一語言播出的節目中的片頭曲相對也是固定的，這是一種固定音頻信號。4．廣播節目都是以一定的頻率被播出的，在信號傳送過程中，某一頻率的節目信號有可能被其他節目的同一頻率信號完全干擾或臨界干擾，如果兩個節目的語言不同，那么將出現兩種或多種語言重疊或交疊出現在同一個音頻片段中的現象。此外，一個節目中也有可能出現多種語言，比如一些語言教學節目。5．信號中的說話人不僅有主持人，也有大眾百姓，大家說的話不僅有母語，也有方言，甚至還有非母語的外國人在說話，而且說話的內容和說話人的性別也是隨機的。此外語音不僅僅是廣播語音，在一些人物采訪節目中常常出現電話或麥克風語音。6．由于廣播節目是每天24小時不間斷地播出的，所以采集的數據將是海量的，此外，雖然每段音頻的采集時長約57秒鐘，但是如果去除其中的非語音成分，剩下的語音時長卻是不定的。從這些特點中不難看出，實際真實的音頻信號是非常復雜的，這給語種識別系統的實際應用帶來了很大的困難和挑戰。音頻內容綜合自動處理系統的主要處理對象是語音，對其內容的分析和監測對象包括內容、關鍵信息、語種等。
(二)音頻內容處理技術基礎框架
當前主流語音處理技術主要基于統計框架，一般包括以下流程和處理步驟，如圖2所示。圖2基于統計音頻內容計算技術框架1．建模數據庫的建立:主流音頻內容計算技術建立于統計理論之上。系統性能對建模數據的依賴很大，因此要求建模數據與測試數據在應用環境、說話方式等方面有一定的相關性，否則無法保證系統在應用環境下的性能。2．特征的選擇與提取:特征是區分不同類事物最根本的屬性，選用不同的特征將帶來不同的區分能力使得類內高偶合、類間低聚合。因此對不同的識別任務，必須精細選擇所使用的特征。3．建模技術:模型用于刻畫不同類別之間的本質差異，一個好的建模方法會顯著提高系統性能。目前主流的建模技術分為兩類，一類基于最大似然估計方法，其本質是通過描述特征在空間中的分布參數來刻畫類別統計特性，最常見的模型是高斯混合模型GMM;另一類是基于區分度的估計方法，其本質是通過描述不同類別的分界面信息來刻畫類別間的特性，最常見的模型是支持向量機模型SVM。
(三)面向真實應用環境的音頻內容處理框架
對真實應用環境語音的處理，需要包括以下流程和處理步驟，如圖3所示。圖3音頻內容綜合處理系統框架針對不同格式的輸入語音進行格式轉換，統一為wav格式。對于廣告或含有片頭曲檢出的任務，可以采用固定音頻檢索技術，把片頭曲或廣告作為模板，從音頻信號中檢索，根據片頭曲所對應的語種來確定整個音頻片段的語種。由于信號中含有多種音頻類型，而諸如音樂和噪聲之類的音頻幾乎不含所需信息，所以需要把音頻信號分成語音、音樂和噪聲，以去掉這些不含語種差別信息的非語音信號。針對特定應用環境，需要對音頻信號的質量進行評估，對信號質量較差的語音降低識別的置信度。由于音頻信號含有噪聲較大且不均勻，提取特征時需要采取一定的噪聲消除技術。對于經過增強后的語音，進行內容識別、語種識別及敏感信息監測等內容計算任務。
二、音頻內容綜合處理技術測試
(一)場景分析
音頻場景分析的目的是把輸入音頻文件分成語音和非語音，并把其中的非語音成分去掉，僅把語音提出來用于后續內容計算。建模數據庫:從海外機房2月15號至28號不同語言播出的節目中人工整理用于音頻分類的訓練數據，考慮到訓練樣本的平衡，其中語音60M，非語音60M，非語音包括音樂和噪聲各30M。整理時把帶強音樂背景的語音歸為音樂，帶強噪聲背景的語音歸為噪聲，而帶弱音樂或弱噪聲背景的語音歸為語音。然后使用語音和非語音共120M數據訓練第一個分類器，用來區分語音和非語音，使用音樂和噪聲共60M數據訓練第二個分類器，用來區分音樂和噪聲。特征選擇:常用的音頻分類特征有16種，其中時域特征包括7種，即過零率(Zero－CrossingRate，ZCR)、高過零率幀的比率(HighZero－CrossingRateRatio，HZCRR)、短時能量(Short－TimeEnergy，STE)、低能量幀的比率(LowShort－TimeEnergyRatio，LSTER)、短時能量的均方值(Root－Mean－Square，RMS)、靜音幀的比率(SilenceFrameRatio，SFR)、子頻帶能量分布(Sub－bandEnergyDistribu-tion，SED);頻域特征包括9種，即頻譜差分幅度(SpectrumFlux，SF)、頻譜質心(SpectrumCentroid，SC)、頻譜散度(SpectrumSpread，SS)、頻譜截止頻率(SpectralRolloffFre-quency，SRF)、子頻帶周期(Sub－bandPeriodicity，BP)、噪聲幀的比率(NoiseFrameRatio，NFR)、線譜對(LinearSpec-trumPairs，LSP)、線性預測倒譜系數(LinearPredictionCep-stralCoefficients，LPCC)和梅爾倒譜系數(Mel－FrequencyCepstralCoefficients，MFCC)。而一些非常用的音頻特征包括短時基頻(Short－TimeFundamentalFrequency，STFF)和譜峰軌跡(SpectralPeakTrack，SPT)等。我們以高過零率幀的比率HZCRR和噪聲幀的比率NFR為例，說明其對語音/非語音和音樂/噪聲具有區分能力。圖4HZCRR和NFR對語音/非語音和音樂/噪聲具有區分能力如圖4所示，對輸入音頻分別提取高過零率幀的比率HZCRR和噪聲幀的比率NFR特征，可發現語音/非語音HZCRR特征、音樂/噪聲NFR特征的數值范圍具有明顯差別，可作為特征區分兩者。為此，根據不同特征間的區分能力及其互補性，系統采用了如下特征:表1音頻分類特征集音頻分類類型特征集語音/非語音BP、HZCRR、LPCC、LSP、LSTER、MF-CC、RMS、SBE、SC、SS、ZCR純語音/非純語音BP、LPCC、LSP、MFCC、RMS、SC、SF、SFR、SS、ZCR音樂/環境音BP、NFR、RMS、SBE、SF、STE建模技術:采用基于支持向量機的區分度建模方法。支持向量機(SVM)是一種基于現代統計學習理論的模式識別方法，在解決有限樣本、非線性及高維模式識別問題中表現出許多特有的優勢。SVM是一種兩類樣本分類器，其目標是在超高維(一般幾十萬維)空間找到一個分類超平面，使得它能夠盡可能多的將兩類樣本數據正確分開，同時使分開的兩類數據點距離分類面最遠。一般包括兩個部分，即特征從原空間到超高維空間的映射和分類面學習。
(二)音頻信號質量評估
音頻場景分析的目的是按照我國《廣播節目聲音質量主觀評價方法和技術指標要求》的規定，對廣播節目語音質量進行自動評價。特征選擇和提取:通過比較和分析，系統選擇語音能量、噪聲能量、信噪比、音樂/噪聲/語音比例、基于譜熵的可聽度估計幾種特征。建模技術:采用多特征的線性加權分類技術，各特征的加權系數經驗確定。測試原理如下圖所示:圖6測試原理性能分析:對于機器自動評分和人工評分不一致的結果，請值班員幫助判斷。值班員的判斷結果分為三類，即人工和自動評分均可、自動評分偏差和人工主觀性因素偏差。對于自動評分偏差，其主要影響因素是算法參數，為此根據人工判斷結果對算法參數做適當調整，再次迭代，直至過程收斂。首先對3月1日、5日、10日和14日的這4天采集的約6000個音頻片段人工進行主觀打分，然后由系統對這些音頻片段自動評分，比較人工主觀評分和系統自動評分的一致性，實驗結果如下表所示。表3系統自動評分與人工主觀評分的一致性日期3月1日3月5日3月10日3月15日評分一致性66．01%64．78%65．18%67．61%從總體實驗結果來看，整體上人工和系統打分完全一致的比率為66．5%，對評分不一致的音頻片段進行分析，我們發現:a)經人工確認，兩種打分均可的約占16．2%;b)由于人工疲勞等主觀因素使得人工評分不正確的約占9．7%;c)由于算法不夠精致使得系統打分偏離人工打分1級的約占5．6%，2級及其以上的約占2．0%。為此，我們以系統評分與人工評分差半級為正確，差兩級以上錯誤，重新統計評分的一致性時，上述4天打分一致性的整體平均正確率可達到98%。
(三)語音增強/去噪
語音增強/去噪的目的是增加帶噪語音的信噪比，從而提高后續內容計算模塊的識別準確性。方法:針對背景噪聲在不同環境不同時刻下的變化特性，提出了在系統前端采用自適應濾波器來對語音信號進行降噪處理的方法，有效地提高了信號層的區分度。同時，我們在模型端對傳統的基于匹配的聲學模型訓練算法(MULTI－TRAIN)進行了改進，吸納了MULTI－TRAIN訓練方法中在訓練數據中加入應用環境背景噪聲的做法，采集了大量不同種類和不同信噪比下的背景噪聲，對訓練數據進行“污染”，并用“污染”后的數據訓練聲學模型，增加了訓練和測試環境下模型的匹配程度。進一步，我們在頻譜域提出了一種基于功率譜密度最小均方誤差估計(PSD－MMSE)的語音增強算法。該算法在功率譜域用指數分布來建模平穩隨機噪聲，并用混合指數分布來建模語音的能量譜，構建了純凈語音功率譜密度的最小均方誤差估計器，顯著地改善了語音質量。此外，我們還在對數譜域提出了一種采用高階泰勒級數展開來近似對數譜域非線性環境函數從而尋求最合適的補償形式以補償對數譜域特征的方法。該方法還同時考慮了對數譜高斯混合模型的建模精度問題，并且引入了能量補償的思想，提出了采用類似譜減的方式來補償語音能量的方法，并研究了把對數能量和對數譜結合在一起補償的可能性。特點:由于背景噪聲在不同環境不同時刻下的變化特性，噪聲的估計與補償必須自適應地進行;另外，構造補償濾波器時要盡可能精確。
(四)音頻模板檢索
音頻模板檢索的目的是根據對固定出現的音頻片斷，入廣告、片頭曲等，對廣播節目進行定位。特征選擇和提取:多個子頻帶的能量比率。模型:直方圖重迭匹配。系統特點:1．抗畸變:首先采用頻譜的掩蔽和增強技術對音頻進行畸變消除和歸一化處理，從而降低音頻中的噪聲、扭曲等畸變，提高了方法的魯棒性，然后采用臨界頻帶劃分策略，提取多個子頻帶的能量比率作為基本特征，并建立每個片頭曲的直方圖模型;2．搜索速度快:基于直方圖重疊相似度最小的快速搜索策略，并在搜索過程中選擇多尺度步長預測技術提高搜索速度。性能分析:從2月15號至28號的部分音頻片段中截取90個不同語種的片頭曲模板，然后從3月1號至5號的部分音頻片段中再截取77個與前90個沒有重復的片頭曲模板，每個片頭曲模板的時長從2秒到20秒不等。基于上述片頭曲模板，對3月6號至14號的13512個音頻片段進行檢索。檢出2950個文件含有片頭曲，檢出率為21．83%，其中錯誤的有15個，誤報率為0．51%。
(五)語種識別
語音識別技術可自動識別出語音段所屬的語言。特征選擇:采用美化感知線性預測系數(MF－PLP)和移動差分倒譜特征(SDC)，高維空間映射后增加長時平均，從而包含了更多的時序信息。建模技術:采用基于支持向量機的區分度建模方法。建模數據庫:17個語種，如表4。每個語種經過自動去除片頭曲、噪聲和音樂處理，每個語種的訓練數據約2－3小時。系統特點:反映語種間差異的是音素間的連接關系，因此必須增加特征的時間跨度已反映時序信息，系統征經過區分性變換后，做長時平均并增加SDC特征。性能分析實驗1:識別性能隨不同建模數據庫規模的變化每個語種訓練模型的數據量從1．5小時、2．5小時到3小時逐漸增大，，得到每個語種的模型之后，經過識別，實驗結果如表5．5所示。從表中可以看出，隨著訓練數據量的增大，語種識別的性能也會相應地提高。實驗2:識別性能隨不同語種數的變化按照語種名字的漢語拼音字母的順序，我們從6個語種開始，每次增加2個逐漸增加到16個直至17個語種，并且基于每個語種3小時的數據量訓練模型，對相應的測試數據進行識別，識別性能如圖所示。圖7識別性能隨不同語種數的變化從圖中可以看出，隨著要識別的語種個數的增多，識別性能逐漸下降，這主要是因為增加的語種容易和其他語種相互混淆。實驗3:模型優化基于200M數據訓練的17個語種的模型，對3月1日至14日的音頻文件進行識別，識別過程中，每個語種都有部分語音，其信號質量不差(不低于3分)且時長也較長(不低于30秒)，但是該語種的模型得分有時候雖然是第一名卻比較低，甚至有時候不是第一名，使用這部分語音更新訓練相應的語種模型，上述思想稱之為從錯誤中學習。下面我們使用3月6日至31日的語音句子，基于17個語種測試比較從錯誤中學習前后的識別正確率，實驗結果為:原模型的識別正確率為90．85%，更新后模型識別正確率為93．58%，提高了2．73%，這說明從錯誤中學習是非常有效的。
(六)語音識別技術
語音識別技術可將連續輸入的音頻流中的語音部分，翻譯成對應的文本信息。特征選擇:采用美化感知線性預測系數(MF－PLP)。建模技術:采用隱馬爾科夫模型(HMM)描述時序信息，采用高斯混和模型(GMM)描述音素特征分布信息。建模數據庫:300小時廣播語音，新唐人電視臺120小時，美國之音、BBC、CCTV等節目180小時。系統特點:系統采用的關鍵詞檢出框架如圖8所示。圖8連續語音識別系統框架系統模型包括聲學和語言模型兩套，聲學模型的作用為將語音特征轉換為對應的聲學音素序列，語言模型在此基礎上完成音到字的轉換。系統基于國際主流LVCSR技術，針對漢語語音做了具有創新性的貢獻，突破了在漢語LVCSR總體框架、聲調和聲韻母聯合建模、大規模語音語料庫處理、系統搜索、網絡語言增強的語言建模和無監督聲學模型訓練等方面的關鍵技術。
(七)敏感信息/時段監測
敏感信息監測技術可從連續輸入的音頻流中，發現預定的敏感信息。特征選擇:采用美化感知線性預測系數(MF－PLP)。建模技術:采用隱馬爾科夫模型(HMM)描述時序信息，采用高斯混和模型(GMM)描述音素特征分布信息。建模數據庫:300小時廣播語音，新唐人電視臺120小時，美國之音、BBC、CCTV等節目180小時。敏感時段監測:在敏感詞匯檢出基礎上，根據單位時間加權置信度信息分析某個時段的敏感程度。系統采用的關鍵詞檢出框架如圖5．9所示。系統中采用了一種改進的兩階段處理架構的關鍵詞檢出方法。在第一階段，系統不僅為詞表中的詞、靜音和可能出現的噪聲建立模型，同時還要為非關鍵詞建立若干填充模型。在第二階段，系統對檢出結果的置信度進行計算，從而判斷該結果是否可信。為實現在真實環境條件下的應用，我們在資源允許的條件下采用了盡可能精細的填充模型來解決填充模型選擇困難的難題。同時，通過在一般情況下采取全局回溯技術，及在口語發音變異比較嚴重的場合采用局部回溯技術，有效的解決了關鍵詞檢出率不高這一問題。此外，我們還通過采用關鍵詞網絡和填充網絡進行獨立擴展裁剪，大大降低了系統性能對于進入填充模型的懲罰系數的敏感度，從而解決了調節進入填充模型的懲罰系數困難這一問題。圖9關鍵詞檢出系統框架目前，國際上廣泛采取的置信度估計手段主要有三類，即基于正確/誤識兩類分類器、基于對數似然比和基于后驗概率的方法。考慮到對數似然比的方法和基于后驗概率的方法在實際應用條件下具有很強的互補性，而基于正確/誤識兩類分類器可以作為上述兩類方法有益的補充。我們在實際應用中，提出了綜合利用上述三類方法。
(八)綜合性能測試
在綜合使用了音頻信號質量評估、語音增強/去噪、音頻模板檢索、語種識別、音識別技術、敏感信息/時段監測。測試數據與環境:√2月1號－28號全部數據，共47960個文件，去掉臨時測試文件，剩下46275個測試文件√17個語種模型√228個片頭曲模型，其中包括集外語種(蒙、孟、烏、越)的40個片頭曲模型√測試語音時長約72%為117秒，約28%為57秒√不限定話長和得分按天統計結果如下表所示:28天平均工作量減輕為46．84%，系統誤報率僅為1．61‰。進一步分析可以發現，日減輕工作量與當日可進行處理的文件有強相關性，如圖所示，說明系統運行性能穩定。
三、結語
音頻內容綜合處理技術在海外廣播監測網中的成功測試，是先進的科學技術和實際應用的良好結合點。先進的技術結合了實際工作需求，反復測試和優化，系統的性能得到顯著提升。將不能達到100%正確率的技術運用到需要100%準確的監測工作中，真正減少人工監測工作量50%。基于語種識別的國際臺廣播質量及效果綜合評估集成技術，提出一套計算機自動打分方法并結合人工評分反復修正。并從真正減輕值班員工作量角度出發，綜合利用語種識別結果的置信度技術，把識別結果分為確定而無需人工再次干預和需人工評判兩類。另外，結合短波廣播語音的噪聲強、音樂多、存在片頭曲等現象，不斷增加和完善系統流程，集成了包括片頭曲識別、音樂/噪聲/語音分類、語音增強在內多項技術集成創新。基于語種識別的國際臺廣播質量及效果綜合評估集成技術的研發進程顯示，測試期間對數萬個文件進行測試和分析，對常用的片頭曲模型進行了重新優化和增減，對質量好識別性能差的句子針對性地進行了分析和試驗，從錯誤中學習，進一步優化了模型。基于語音抗噪聲技術，對信噪比較低的短波信道音質的廣播語音實現了高可靠度的語種識別，在15個語種條件下識別準確率達到95%。同時應用基于似然比檢驗的識別結果置信度技術，對語種識別結果的錯誤部分進行自動剔除，使得置信度為100%的識別結果無需人工確認，將每天100小時的人工監測工作量減半，大大提高了監測工作的質量和效率。
作者:趙琰 單位:國家新聞出版廣電總局
參考文獻:
［1］杜利民．自動語言辨識研究［J］．電子科技導報，1996(4)．
［2］高升，徐波，黃泰翼．基于決策樹的漢語三音子模型［J］．聲學學報，2000(6)．
監測網范文第5篇
關鍵詞：國民體質監測；網絡；運行機制；系統分析
中圖分類號：G804.49 文獻標識碼：A 文章編號：1004-4590(2012)05-0084-06
逐步建立和完善全民健身服務體系是改革開放以來我國大眾體育發展的一個重要戰略任務，而國民體質監測服務體系是全民健身服務體系的重要組成部分。國民體質監測網絡的建立和完善，國民體質監測網絡是否能夠充分發揮其在推動群眾體育發展中的應有的作用，是衡量全民健身服務體系運行效能和發展水平的關鍵指標和依據之一。
大量的文獻檢索表明，近年來我國體質研究取得豐碩的成果，這些研究進展主要集中在對體質概念、范疇的理論探討，對中外體質研究方法學的比較，以及對體質監測和測定成果的基礎理論研究和應用性研究等方面，但對國民體質監測網絡運行機制的理論和實證研究相對較為薄弱。本研究以江蘇省國民體質監測系統為實證研究對象，通過文獻資料、調查問卷、系統分析等方法，對國民體質監測網絡的系統結構、組織層次、構成要素、目標任務體系以及運行效果等進行了詳盡的描述和論證，同時也剖析了國民體質監測網絡運行過程中存在的問題和今后發展的對策，以探索適合江蘇省社會發展和群眾體育現狀的國民體質監測網絡運行模式。
1 研究對象和研究方法
1.1 研究對象
江蘇省國民體質監測網絡的總體架構、組織層次、構成要素、目標任務體系以及運行效應等。
1.2 研究方法
1.2.1 文獻資料法
通過數據庫、INTERNET檢索，對國內外相關文獻進行查閱、收集，整理有關全民健身和國民體質研究資料。對我國和江蘇省社會體育或群眾體育的相關條例、規章等政府文件，以及尚未發表的各類材料進行實地考察和就地翻閱。
1.2.2 問卷調查法
（1） 針對機構的問卷調查
該問卷主要為調研市、區縣兩級國民體質監測網絡的運行現狀而設計。問卷內容涉及各市、區縣兩級國民體質監測中心的機構設置；人員配置及構成；經費來源及使用情況；監測器材種類、數量及維護情況；體質測定服務人數、對象種類及服務效果；體質測定有償服務情況；體質研究和健身指導等。調查的對象為各市主管國民體質監測工作的專職工作人員。對于反饋問卷中出現的可疑和矛盾之處，課題組成員再通過電話訪談或親臨有關市進行補充調查的方式加以核實和甄別。
（2）針對專家的問卷訪談
采用結構式訪問和非結構式訪問相結合的方式，進行專家訪談。其中結構式訪談問卷就“評價國民體質監測中心工作成效的主要因素”、“在國民體質監測工作中遇到的主要困難”、“影響體質測定服務市場化運作的主要因素”和“影響我省國民體質監測網絡可持續發展主要因素”四個主題征詢相關專家的意見。
專家訪談的對象主要包括省市體育局群體處國民體質監測工作的主管干部、市國民體質監測中心核心業務骨干、市體育科研所有關學者等等，受訪對象共24人，訪問方式為通過電子郵件和QQ的渠道傳送專家訪談問卷，問卷回收率100%。
1.2.3 系統分析法
從系統論的觀點出發，把我省國民體質監測網絡作為一個整體來審視，分析其構成要素及其相互關系，探索國民體質服務體系的運行機制。
2 研究結果與討論
2.1 國民體質監測網絡的系統結構
對江蘇省國民體質監測網絡系統結構的分析可從宏觀和微觀兩個角度著手。從宏觀角度來看，這一系統結構可看作是由決策系統、操作系統和保障系統這三大系統構成的國民體質監測服務體系。三大系統之間相互制約，相輔相成，通過各自的獨立運行和相互作用共同促進體質監測服務體系的有效運轉。從微觀角度來看，國民體質監測網絡具體體現在國民體質監測的操作系統中，由各組織層次所構成的縱向結構和各監測機構主體的技術內涵所組成的橫向結構構成。
2.1.1 國民體質監測服務體系的宏觀系統結構
從宏觀角度來看，江蘇省國民體質監測服務體系由三大子系統構成（圖1）。
2.1.1.1 國民體質監測的決策系統
江蘇省國民體質監測服務體系決策系統的構成主體是政府體育行政部門，主要包括省、市兩級群體部門和其它政府行政部門，如教育、衛生、科技、工會、婦聯等相關政府部門和社會組織。體育行政部門主要負責有關國民體質監測任務和體質測定服務的法規和政策的頒布，并通過相關制度建設和行政措施來保障法規得以貫徹落實。其它政府部門則發揮其組織協調功能，動員其它社會領域配合體育部門推廣國民體質監測和測定工作。
