内容审核∣人工智能审核平台把控数字媒体内容作品的效果和技术解析

在媒体数字化迅速发展的今天，网络信息的发布环境日益复杂，内容良莠不齐。同时，自媒体时代的到来也带来了爆发式增长的内容体量和种类，内容生产、传播的方式发生巨大改变，传统的内容审核、监管方式耗费的资源在大幅增长，但效率和效力却难以提高。

传统大型网站的内容审核习惯于采用人工审核的形式，审核人员对内容信息逐条进行分析判断，不管是效率还是准确性都难以得到保证。随着人工智能技术的不断成熟，自然语言处理、图像识别、声纹识别等技术已可成熟地应用于大部分数字媒体领域。

而人工智能技术的引入将彻底改变传统的内容审核形式，实现对互联网内容信息的实时审核，无论是审核效率还是审核精度，都将得到极大提升。运用大数据分析、人工智能技术对数字内容审核、过滤方式进行革新，将高科技与传统编审机制进行融合，将人力密集、脑力密集向创新密集、技术密集转型升级，是解决数字出版行业内容过滤困境的有效途径和必然发展趋势。

一、关于文本过滤

文本过滤需要可以实时更新的样本库且搭建上百种文本识别策略模型，同时通过智能算法和语义分析技术，数字媒体平台可以对文本内容进行识别以及色情程度量化，建立一个可自学习的系统。

当用户使用系统时人工智能将进行文本识别，并收集数据进行自我学习，用户的增多进一步促进了系统的强大。理论上，经过数据的积累以及长时间的模型训练，识别成功率可以接近100%。智能文本过滤系统会在审核服务结束后输出负面指数，负面指数越高，负面程度越大。

二、关于音频过滤

音频过滤系统运用的智能技术包括语音转写技术。通过将音频内容转换成文字信息，利用文本过滤系统进行审核过滤，主要应用场景是针对语音为主的节目，如网络音视频资源审核、网络直播、谈话聊天、脱口秀、在线广播等。

在这个过程中，系统呗要求准确识别音频的内容、事实并将其转化为文字，同时完成包括音频编解码、噪声消除、语音信号增强的效果。

三、关于图片过滤

我们对图片过滤系统的要求同样要求有基于深度学习算法的的智能审核方案，通过图像识别引擎进行过滤，检测肢体、轮廓等关键特征信息，并对检测图像特征与特征库模型里面的特征相似度进行匹配，给予待测图像不同维度的权重值，以权重值最高的作为判定结果输出。

通过图片过滤系统，可以较为准确地识别图片和视频中的涉黄、涉暴、涉恐、政治敏感、微商广告以及令人恶心等内容，也能从美观和清晰等维度对图像进行筛选，帮助规避审查风险的同时极大降低人工成本。而深度学习算法的的智能审核方案不断构建的高层次表现力模型，具备良好解读智能模型的能力。

四、关于视频过滤

作为观众我们在关注直播间的时候，可能不会对瞬时画面的内容有过多的关注，但视频过滤系统会在每个直播间间隔一秒或几秒采集一个关键帧，关键帧会发送到图像识别引擎，引擎根据图像的颜色、纹理等特征来对敏感图像进行过滤。

总而言之，不同信息载体的过滤技术已被成熟地运用在网站、广告、新闻、电商、直播、社交、游戏、视频、微博、微信等领域和传播渠道，这些内容应用技术手段进行智能审核内容把控可以为人工审读提供帮助和辅助工作，极大减少了人工的工作，提高了工作效率。

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