【极客传媒】AI多媒体技术在内容审核场景实践探索

报告摘要

AI多媒体技术在内容审核场景的实践探索
马金龙趣丸科技（TT语音）

正文：
内容审核是保障平台生态安全的重要环节，当前面临政府监管趋严、用户内容多样化、违规形式复杂化及AIGC生成内容不可控等挑战。需兼顾实时性、准确性、多样性与未知性，尤其需应对AIGC内容的“知识幻觉”与变体违规问题。

趣丸科技自研的智能内容审核平台“T网”通过AI技术实现对语音、文本、图像等多模态内容的高效管控，具备数据追踪、实时监控、技术辅助运营等能力，可灵活适配安全、时效等需求。平台支持定制化审核流程，能快速响应国家紧急要求，保障生态安全。

技术实践分为以下模块：

语音识别（ASR）：采用EfficientConformer模型（结合Convolutional Networks与Transformers），通过量化剪枝和蒸馏技术压缩模型体积，支持CPU/GPU多算力部署，推理速度优化后可达高吞吐量。测试数据显示字符错误率（CER）较低，模型体积显著减小，适用于语音内容的自动化解析。
NLP文本审核：整合Prompt算法、Bert、Fasttext等技术，构建多层次语义分析系统。应对变体关键词、表情包、字母缩写等复杂表达，实现关键词挖掘与异常文本监测。审核精准率在辱骂（94.45%）、色情（95.03%）、涉政（91.31%）、广告（90.96%）、违禁（92.98%）等场景均表现优异，未成年识别准确率超99%。
多模态识别：基于Transformer跨模态多头注意力机制与随机森林算法，融合语气、语义等多维度信息，提升违规样本召回率（99%+），并降低单模态审核漏检风险。通过多模态标签系统（如粗粒度/细粒度标签），辅助灵活处置策略，缩短处罚响应时间。
音频事件检测：识别娇喘、怒骂、背景音乐、说唱等6类声音事件，构建音频类型分流机制，压缩后续处理成本。支持语音直播趋势分析，优化审核效率。
语种识别：利用预训练Hubert模型提取特征，结合线上直播数据与开源数据集进行微调，实现特定语种检测精准率97.58%。
歌曲识别：通过指纹库与相似度比对技术，拦截劣迹艺人歌曲，精准度达94.16%。
声纹识别：采用VAD检测语音活跃度，ResNet34主干网络与余弦相似度计算，实现特定人物声纹拦截准确率98%+。
涉黄图像识别：基于ResNet50结构，融合多任务学习机制，通过标注成本优化与模型结构调整，提升涉黄内容识别精度（93.15%），应用于TT语音及AIGC图片场景。