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摘要: 【目的】本文旨在解决应急广播监测监管中播发记录不规范的问题，提高应急广播系统的安全播出质量和效率。【方法】通过结合 Paraformer-large 模型、Transformer-Decoder 模型和DSTA 算法，设计了一种新型的应急广播监测监管模型。Paraformer-large 模型用于将应急广播音频转换为文本，Transformer-Decoder 模型用于提取文本主要内容并生成标题，DSTA 算法用于自动编目，确保信息的实时更新和准确性。【结果】实验结果表明，该模型能够有效解决播发记录不规范的问题，生成的标题和文本内容准确，且模型在实际应用中具有较高的可实现性。【结论】本文提出的应急广播监测监管模型在提高播发记录规范性和系统效率方面表现出色，具有广泛的应用前景。未来，随着应急广播系统的不断发展，监测监管工作仍需持续优化和改进。
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关键词:
- 应急广播 /
- 自然语言处理 /
- Paraformer 模型 /
- Transformer 模型 /
- 监测监管
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[1] 王孝春，唐生 . 人工智能技术与应用与分析 [J]. 数字技术与应用，2024（1）：101-103. [2] 何雪锋，周洁，陈德光，等 . 自然语言处理的深度学习模型综述 [J]. 计算机应用与软件，2025（2）：1-19，101. [3] 张晓旭，马志强，刘志强，等 .Transformer 在语音识别任务中的研究现状与展望 [J]. 计算机科学与探索，2021（9）：1578-1594. [4] 林孔杰，许艺雯 . 自然语言处理技术在气象服务文本的应用综述 [J]. 电脑与信息技术，2022，30（2）：89-91. [5] 张淳 . 基于 Transformer 的中文语音识别研究 [D]. 广州：华南理工大学，2021. [6] 杨斌 . 基于 Transformer 的预训练模型综述 [J]. 现代计算机，2024，30（24）：16-22. [7] 梁冰玉，张亚须，朱晶晶，等 . 基于深度学习的自然语言处理技术研究与应用 [J]. 电脑编程技巧与维护，2024，（5）：118-120. [8] 马祖耀 . 噪声环境下的端到端语音识别模型研究与实现[D]. 北京：北京邮电大学，2024. [9] 蒋雷，汤海林，陈瑜瑾 . 基于 Transformer 模型的自然语言处理研究综述 [J]. 现代计算机，2024（14）：31-35. [10] 滕思航，王烈，李雅 . 融合音字特征转换的非自回归Transformer 中文语音识别 [J]. 计算机科学，2023（8）：111-117. [11] 舒文韬，李睿潇，孙天祥，等 . 大型语言模型：原理、实现与发展 [J]. 计算机研究与发展，2024（2）：351-361. [12] 杨茜 . 大数据与人工智能技术在广电视听监测监管中的协同应用方案研究 [J]. 广播与电视技术，2024（9）：102-106. [13] 王宇鑫 . 基于云边协同计算的语音识别系统的设计与实现 [D]. 成都：电子科技大学，2023. [14] 肖妮妮 . 经机器翻译的领域适应方法研究 [D]. 苏州：苏州大学，2023. -
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