在当今数字化时代，广播系统作为信息传播的重要工具，其应用范围和重要性不断扩展。特别是在海上通信领域，广播系统不仅是船舶航行安全的关键保障，也是应急救援和公共信息服务的重要手段。随着人工智能(AI)技术的快速发展，传统的广播系统正逐渐向智能化、自动化方向转型。基于AI技术的多模式电子语音广播系统，通过整合智能语音合成、智能调度等核心功能，实现了SSB(单边带)与VHF(甚高频)通信模式的协同广播，显著提升了海上信息传播的效率与可靠性。本文将详细探讨这种新型广播系统的设计、应用及其带来的变革。

  一、广播系统在海上通信中的关键作用

  《2025-2030年中国广播系统行业发展趋势分析与未来投资研究报告》海洋环境复杂多变，船舶航行依赖实时、准确的信息交互以规避风险。语音广播作为最直接的信息传递方式，在以下场景中发挥不可替代的作用：

  (一)气象预警与航行安全

  广播系统市场应用分析指出海上气象瞬息万变，台风、强对流天气等极端状况对船舶安全构成直接威胁。依据SOLAS公约的规定，所有航行中的船舶都必须配备特定的无线电通信设备，以确保在全球海上遇险与安全系统(GMDSS)的框架下，能够进行高效且可靠的遇险和安全通信。语音广播作为其中一种重要通信手段，能够将实时气象数据、海况信息及台风警告转化为可听的信息发送给船舶，船员第一时间获取最新预警，能及时调整航行计划或采取防护措施。

  (二)应急救援与协同调度

  当船舶遭遇碰撞、火灾或人员落水等紧急情况时，语音通信无疑是连接海上船只与岸上救助协调中心的关键纽带。语音广播能通过SSB和VHF等方式向遇险船舶区域周边发出协助信息，附近船舶收到信息后加入救助响应。广播还兼具实时共享救援指令、位置坐标、物资调配、区域气象情况、海况等信息，以便多个协作方信息同步，提高救援效率。

  (三)安全预警与公共信息服务

  语音广播可对区域内各类商、渔船播发商渔碰撞预警、海上构筑物碰撞预警。当船舶进入某个航道时，可通过广播系统对船舶进行提醒。船舶在偏离航道或者有触碰海上构筑物时，可发起警告。此外，语音广播还有港口引导航、交通组织、联合服务等公共服务功能。

  二、传统广播系统的局限性

  在海上通信场景中，传统语音广播高度依赖人工操作，长期以来存在效率与可靠性问题。以港口引导、交通组织等高频服务为例，人工操作需重复执行信息编辑、频道切换、语音播报、回复确认等流程，单次任务处理耗时较长，导致人力资源消耗集中，时间成本居高不下。操作人员在高频次工作中易出现疲劳状态，不同地域人员的口音差异，以及操作时的注意力分散等人为因素，常导致信息漏发、错读或语义偏差，影响关键指令的准确传达。此外，当广播设备突发故障时，需人工排查故障点并介入修复，期间易造成播发延误，尤其在气象预警、应急救援等时间敏感场景中，可能因响应滞后导致安全风险加剧。设备维护的人工依赖性也使得系统稳定性不足，难以适应海上复杂环境对通信可靠性的严苛要求。另外，传统播发系统既不支持SSB业务及VHF业务同时播发，也不支持基于四线音频及基于VOIP的发信设备同时播发，在资源整合方面存在明显短板。

  三、基于AI的广播系统创新应用

  (一)智能语音合成技术：从文本到自然语音的精准转化

  基于Transformer架构的航海语音合成与交互系统，技术原理贯穿数据处理、模型构建及信号智能解析全链条。数据层面构建包含多语种航海术语(如IMO标准英语、普通话指令)的语音库，经清洗去噪后标注音素、重音等语言学特征，提取梅尔频谱、基频等声学参数，针对专业场景优化发音规则以纠正多音字、标点错读问题。核心模型采用端到端Transformer架构，文本编码器通过自注意力机制捕捉语义特征，结合时长预测器实现并行解码生成梅尔频谱，扩散模型则通过渐进去噪增强声学细节自然度;声码器模块利用WaveNet、HiFiGAN等深度学习模型，通过因果卷积或对抗训练将声学特征转换为接近真人的语音波形，训练过程通过频谱损失、对抗损失及多说话人嵌入技术提升合成精度与泛化能力。

  实际应用中，对接AIS系统后，系统可实时解析目标船舶位置，并对船舶进行实时跟踪。当船舶进入受管区域或可能触发危险时，系统自动根据船舶名称及行为，自动生成标准化播报文本，并能通过语音识别功能，根据船舶语音回复做下一步工作，无需人工干预。针对海上船舶的多样性，为进一步与国际化需求接轨，系统支持中、英等多语种实时切换，后续可以根据国际需要，开通更多语种，满足不同海上用户的需求，通过语音训练确保不同语言的播报风格统一，避免因语言差异导致的理解偏差。

  (二)兼容模拟数字通信：提升信号传输可靠性

  系统集成SSB与VHF发射模块的技术原理，在于构建模拟与数字通信融合的智能架构，通过AI算法实现通信模式的动态适配。硬件层面采用复合设计，SSB模块基于单边带调制技术压缩频谱带宽，提升远距离传输稳定性;VHF模块运用数字调制技术增强抗干扰能力与传输精度，形成双模式并行的硬件基础。软件层面通过实时信号监测模块采集信道参数(信噪比、干扰强度、多径衰落)，AI算法基于多目标优化模型(可靠性、频谱效率、抗干扰能力)，采用模式识别或强化学习策略评估模拟与数字模式的传输质量，动态选择最优方案：信道条件良好时启用数字模式实现高速数据传输，复杂环境下切换至模拟模式保障基础通信。系统通过自适应调制解调技术实现模式无缝切换，结合频谱感知与资源分配机制动态协调功率与频段，构建兼容性与灵活性兼备的通信系统。

  在实际应用中，语音广播与AIS、VTS等进行数据交互，能有效判断出目标船舶的通信位置，并根据其距离、周边环境等因素，通过对通信模式、频道、天线等数据进行分析，给出通信效能图谱，并给出优选提示，供值守人员参考，有效降低了值守人员在多频道、多模式下反复测试的问题，提高了通信效果。针对传统通信的问题，AI语音广播能有效控制录制时环境杂声，通过优选方案，可为接收方提供较好通信效果的方式，进一步提高服务质量;针对特定船舶，可利用数字SSB或VHF方式，实现联播、组播及单播，适合特定工作使用，有效解决传统系统“听得见、听不清”的问题。

  (三)智能调度与定时播发：构建自动化广播体系

  系统通过动态任务规划算法与强化学习调度模块实现智能策略生成。动态任务规划算法整合船舶位置、气象紧急等级、频段占用等多维数据，构建多目标优化模型，运用运筹学方法或启发式规则完成通信资源的全局优化配置，形成播发策略框架。强化学习调度模块基于深度神经网络建立“状态-动作”映射，以通信效果、能耗、干扰抑制为优化目标，实时采集AIS系统提供的目标船舶坐标及信道质量等状态信息，通过探索-利用机制迭代优化通信模式、频道选择、功率配置等动作。信号传输中，系统基于电波传播模型，结合通信距离与气象环境动态调整参数，近距离采用高频低功率数字模式，远距离或复杂环境切换至SSB模拟模式并优化功率。频段管理借助频谱感知与冲突避免算法实现资源高效利用。

  实际应用中，通过智能化的播发策略，可以利用AIS系统获取目标船舶坐标，根据通信距离及环境因素，调整通信模式、频道及功率，提高通信效果，降低能耗，减轻对其他船舶的通信干扰，有效利用智能化手段，降低系统响应时间，优化播发任务工作计划，从而令数据接入到语音发射更智能化，提高工作效率。

  四、广播系统的技术架构

  (一)资源层

  资源层是水上安全通信系统的根基，负责管理SSB、VHF广播系统的频谱、通信设备、天线和网络等基础物理资源。它具备统一管理、调度及状态监控能力，为上层业务传输和网络承载提供底层支撑，如同为通信系统搭建起稳固的物理框架，使各类资源有序运作，保障基础通信设施的正常运行。

  (二)服务层

  服务层灵活调用资源层要素，实现资源调度、传输控制、网络控制和业务适配等功能。通过合理调配资源，确保数据能准确、高效地接入系统，如同交通枢纽的调度中心，保障数据流通的顺畅有序。传输服务子层将接入控制子层的数据收发能力封装成标准数据承载类型的传输服务，如实时话音用于实时语音业务，无差错长数据满足对可通率要求高的应用。它为上层应用提供了稳定、规范的数据传输通道，使不同类型业务能按需获取合适的数据传输服务。

  (三)应用层

  应用层面向用户，提供丰富的业务，包括SSB语音、VHF语音，同时拓展卫星语音、AIS、DSC及短信、短报文等功能。这些业务根据实际需求灵活拓展，直接服务于水上安全通信的各类场景，满足船舶航行、调度管理等多方面的通信需求，是通信系统与用户交互的直接窗口。

  (四)智能数据交互层

  智能数据交互层收集来自应用层、资源层的各种类型的语音业务、消息业务和设备接口数据，通过服务层处理后的业务流程、语音流和数据流等再反馈给应用层、资源层。将这些不同来源、不同类型的数据进行整合，形成统一的数据集合，为后续处理做准备。通过数据存储功能，将整合后的数据有序存储。利用AI分析技术，对存储的数据进行深度剖析，挖掘数据背后的潜在模式和规律，通过对各资源数据及其他业务系统数据分析，进一步提高播发任务的及时性、稳定性及高效性，达到智能化、自动化、标准化的要求，并通过对历史数据的分析，通过通信热力点数据，掌握船舶对通信业务的需求，使通信更有针对性，更贴合实际需求，进一步提高通信服务质量。

  五、结语与未来展望

  本文提出的基于AI的多模式电子语音广播系统，通过智能语音合成、智能调度等技术突破，有效解决了传统海上广播的效率与可靠性问题。实测数据表明，系统在语音质量、抗干扰能力、自动化水平等关键指标上显著优于传统方案，具备广阔的应用前景。未来的发展思路包括：

  跨模态融合与弹性交互：整合卫星(如Inmarsat)与地面网络(如5G)，构建全域通信覆盖体系，同时保留人工干预接口，实现“机器处理+人工校准”的协同模式。

  业务拓展与决策辅助深化：在智能航运、生态保护等领域，从信息播发升级为“数据建模-风险分析-方案建议”服务，如为自动驾驶船舶提供航线风险评估，为管理部门提供数据支撑而非直接决策，强化“AI辅助、人工决断”的互补定位。