直播软件开发指南：如何科学构建直播内容的屏蔽关键词体系

做直播软件这些年，我发现一个特别有意思的现象——很多团队在开发初期往往会把大部分精力放在画面流畅度、音质优化这些「看得见」的地方，却容易忽略一个同样关键却相对隐蔽的模块：内容审核与关键词屏蔽。等产品上线后遇到政策风险或者用户投诉，才意识到这套系统有多重要。

这篇文章我想聊聊直播内容屏蔽关键词这个话题，从产品设计、技术实现到运营策略，说说怎么搭建一套相对完善的体系。内容主要针对正在开发或迭代直播产品的技术负责人和产品经理，说的都是实操层面的东西，没有太多理论堆砌。

一、先想清楚：屏蔽关键词到底要解决什么问题

在动手写代码之前，我们需要先把这个问题想透彻。屏蔽关键词表面上是为了过滤敏感内容，但往深了想，它其实要解决的是三件事。

第一是合规问题。国内对互联网直播的监管越来越严格，从网络表演经营活动管理办法到未成年人保护条例，各种政策文件都对直播内容有明确要求。如果你的平台出现违规内容而没有及时处理，轻则约谈罚款，重则直接下架甚至吊销资质。这个风险，任何正经做生意的团队都承担不起。

第二是用户体验问题。直播间里的垃圾广告、恶意引流、用户之间的互相辱骂，这些内容特别影响观看体验。观众来是为了看主播内容的，结果满屏都是「加我微信」「私聊有惊喜」这种弹幕，换谁都会觉得烦躁。如果你的平台给用户留下「乌烟瘴气」的印象，DAU和留存率都会受影响。

第三是商业利益问题。很多竞争对手会利用直播场景进行不正当竞争，比如在弹幕里发竞品广告、传播不实信息抹黑你。这些内容不仅损害品牌形象，还可能带走你的用户和流量。屏蔽关键词系统某种意义上也是品牌保护的一道防线。

所以你看，屏蔽关键词这件事，表面上是技术问题，实际上是产品问题，更是商业问题。认识到这一点，后面的工作才能做得更扎实。

二、技术实现的三种主流方案

目前行业内做关键词屏蔽，技术路线主要有三种。每种方案都有它的适用场景和优缺点，我分别说说。

1. 基础字符串匹配方案

这是最简单、也最传统的方式。原理很直观——维护一个敏感词词库，用户发送的每条消息都拿出来跟词库里的词逐一比对，如果包含任何敏感词就直接拦截或者替换。

具体实现的时候，业界常用的数据结构有几种。朴素的做法是用数组或者链表存储敏感词，逐个字符比对，时间复杂度是O(n×m)，n是消息长度，m是敏感词数量。这种方式实现简单，但性能较差，敏感词多了之后根本扛不住。

进阶的做法是用Trie树（字典树）来存储敏感词。建树的时候把所有敏感词插进去，查询的时候沿着树的路径走，效率能提升不少。如果再配合Aho-Corasick算法，可以同时匹配多个模式，时间复杂度接近O(n)，这是目前应用最广的方案。

还有一种是用哈希表，把敏感词提前计算好哈希值，消息也计算滑动窗口的哈希值来比对。这种方式空间换时间，适合对速度要求极高的场景。

字符串匹配的缺点是什么呢？首先是中文的分词问题——如果你只匹配完整词汇，「色情」能拦住，但「色—情」「色~情」这种变形就拦不住了。其次是谐音字和火星文的问题，用户把「微信」写成「v信」「威信」，传统匹配就失效了。

2. 自然语言处理方案

为了解决上面这些问题，很多团队会引入NLP技术。用机器学习模型来理解文本的语义，而不是简单地匹配字符。

基本思路是这样的：收集一批标注好的样本数据，包括正常内容和违规内容，训练一个文本分类模型。新消息过来，先经过模型预测，判断它属于哪个类别，再决定是否放行。

这种方法的优势在于语义理解能力强。「你真厉害」和「你真厉—害」对模型来说都是正向表达，而「妈的」「MD」这类表达负面情绪的词会被识别出来。它能够处理变形、谐音、隐晦表达这些问题，比纯字符串匹配智能得多。

但NLP方案也有明显的短板。首先是模型训练需要数据标注，成本不低。其次是模型有误判的可能——有时候一句正常的话可能被错误地判定为违规，有时候违规内容又可能蒙混过关。最后，模型推理需要计算资源，服务端的QPS和响应延迟都会受影响。

在实际落地时，NLP方案通常不会单独使用，而是和字符串匹配配合着用。字符串匹配处理已知的高频敏感词，NLP模型处理变体表达和语义理解，两者互补。

3. 云服务集成方案

还有一种选择是直接集成第三方的内容安全服务。现在市面上有不少提供API的内容审核服务，覆盖文本、图片、音频、视频等多种模态。

这种方案的优点是上手快、专业性强。内容安全服务商通常有专业的风控团队和大量数据积累，模型效果比自研的更成熟。而且政策一旦有变化，服务商那边会及时更新规则，你这边基本不用操心。

缺点是成本和对第三方的依赖。每条消息都要付费调用API，日活高了之后这也是一笔不小的开支。另外，如果服务商出现故障或者接口延迟，你的服务也会受到影响。

三、词库管理与规则设计的实操经验

技术方案确定之后，更考验功力的其实是词库管理和规则设计。这部分工作很琐碎，但做好了能大大提升系统的有效性。

敏感词的分类体系

敏感词不能一堆儿放在那里不管，需要分门别类地管理。我的经验是至少分这么几类：

• 政治敏感类：涉及国家领导人、重大政治事件、敏感历史话题的词汇。这类词是高压线，一旦出现必须拦截，而且要记录上报。
• 色情低俗类：淫秽色情内容、擦边球的暗示表达。这个类别数量最多，而且不断会有新变体出现。
• 暴恐违禁类：涉及暴力恐怖、毒品、赌博、诈骗等违法活动的词汇和表达。
• 广告引流类：竞品名称、引流联系方式、变现话术等等。这个类别需要根据业务情况动态调整。
• 用户攻击类：辱骂、歧视、人身攻击等不良言论。这类词的处理策略可能和前几类不同，有时候不是完全拦截，而是降权或者打码处理。

分类的目的不只是管理方便，更重要的是不同类别的词可以设置不同的处理策略。比如政治敏感词直接拦截并上报后台，广告词可能只是替换成「」，用户攻击词可能是限制发言而不是完全拦截。

词库的动态更新机制

词库不是一成不变的，需要建立动态更新机制。我的建议是：

建立日常巡检流程，运营团队每天抽检拦截记录，看看有没有误拦的情况，也找找有没有漏网之鱼。每周汇总一次，补充新发现的敏感词，删除已经失效的词。

对用户举报的内容要快速响应。如果有用户举报某条弹幕违规，审核人员确认之后，对应的敏感词要立即加入词库，并且检查历史拦截记录，看有没有类似表达也需要加入。

关注行业动态和政策变化。网信办、行业协会会定期发布网络生态治理的相关文件和典型案例，里面提到的敏感表达要及时同步到词库里。

处理策略的选择

检测到敏感内容之后，怎么处理也是一门学问。常见的处理策略有几种：

• 直接拦截：消息不发出，发送方收到「消息审核中」之类的提示。这种方式简单粗暴，但用户体验不好，有时候还会被恶意利用来封禁正常用户。
• 内容替换：把敏感词替换成星号或者其他字符，消息正常发出。这是目前最常用的方式，兼顾了用户体验和内容安全。
• 消息降权：消息发是能发，但仅自己可见，或者展示权重降低，别的用户刷不到。这种方式适合边界模糊的内容，给用户一个容错空间。
• 用户处罚：对于多次发送违规内容的用户，采取禁言、封号等处罚措施。这属于事后惩戒，需要配合用户行为记录来使用。

具体选哪种策略，要根据业务场景和风险等级来定。高风险内容（比如政治敏感）必须直接拦截，低风险内容（比如轻微广告）可以先警告再处罚。

四、音视频场景下的特殊挑战

直播不仅仅是文字弹幕，还有语音和视频画面。音视频内容的审核比文字复杂得多，这里重点说说。

语音内容的审核

语音审核的基本流程是：语音流→语音识别（ASR）→文本审核→异常标记。

技术上的难点主要在几个方面。首先是语音识别的准确率，方言、口音、背景噪音都会影响识别效果，识别错了后面审核再对也没用。然后是实时性要求，直播是实时的，不可能等语音全录完再审核，需要边说边审，这对系统延迟要求很高。

另外，语音里还有很多文字审核不涉及的问题，比如声音本身的违规——呻吟声、特殊的ASMR内容，这些需要用声纹分析的技术来检测。

视频画面的审核

视频画面审核通常采用抽帧检测的方式，选取关键帧进行图像识别，检测画面中是否有违规内容。

技术方案主要是基于深度学习的图像分类和目标检测。能识别的内容包括：裸露身体、敏感部位、违规logo、特殊符号、涉政场景等等。难点在于视频内容的多样性——同样的画面，场景不同合规性可能完全不同，比如泳装在泳池场景是正常的，在直播间跳宅舞可能就不行。

视频审核的计算量很大，全量检测成本很高。实际落地时通常是「机审+人审」结合，机器做初筛，人工做复核。有些团队还会根据风险等级动态调整抽帧频率，高风险时段或房间提高抽帧率，低风险时段降低频率以节省成本。

五、搭建系统时要考虑的工程问题

说完产品和技术层面的东西，最后聊聊工程实现中容易踩的坑。

性能与扩展性

弹幕审核是在用户发送路径上的，必须考虑性能。如果审核服务响应慢，用户就会感觉到明显的延迟，体验很差。一般要求单条消息的端到端延迟控制在200ms以内，这对技术架构是有挑战的。

建议的做法是把审核服务做成异步化的——用户发送消息后先进入消息队列，审核服务从队列里消费，处理完再写回到给用户的推送链路。这样能扛住流量高峰，但也增加了系统复杂度。

另外，审核规则和词库要支持热更新。线上如果发现某条违规内容没拦住，运营同学紧急加了新词进去，系统要能实时生效，而不是重启服务。

可用性与容灾

审核服务一旦挂掉，消息发不出去或者发出去不审核，都是大问题。建议的做法是：

• 审核服务要做多实例部署，至少保证两个机房有副本
• 设计降级策略，如果审核服务不可用，是暂时关闭弹幕功能，还是全部放行（全部放行有风险，需要谨慎评估）
• 关键拦截日志要持久化存储，方便事后追溯和审计

数据上报与追溯

所有拦截操作都要留痕，包括拦截时间、消息内容、命中规则、发送用户等信息。这些数据一方面是合规要求（需要配合监管检查），另一方面也是优化系统的原材料——通过分析拦截数据，可以发现词库的盲点，调整拦截策略。

六、声网的解决方案与实践价值

讲到直播内容审核这个话题，不得不提声网在这个领域的积累。作为全球领先的实时音视频云服务商，声网在直播场景的解决方案覆盖了从音视频传输到内容安全审核的全链路。

声网的核心优势在于技术底座的深厚积累。他们在全球拥有超过200个数据中心，通过智能路由和抗弱网算法，能保证在各种网络环境下都能提供稳定流畅的实时互动体验。在这个底层能力之上，声网也整合了内容审核的能力，为开发者提供一站式的解决方案。

具体来说，声网的直播解决方案有几个特点值得说说。首先是低延迟，业界领先的端到端延迟能控制在300ms以内，这为实时弹幕审核提供了良好的技术基础。其次是灵活的架构，支持开发者根据业务需求接入自审或第三方审核服务，无论是文本、语音还是视频画面，都能找到合适的方案。最后是稳定性和服务质量，作为纳斯达克上市公司（股票代码：API），声网的服务质量有企业级的保障。

对于正在开发直播产品的团队来说，选择声网这样的专业服务商，能把精力集中在产品创新上，而不是在基础设施上重复造轮子。尤其是对于出海的团队，声网在全球多个热门区域的本地化支持和技术服务能力，是很大的加分项。

总的来说，直播内容的屏蔽关键词系统不是一个小功能，它涉及产品设计、技术实现、运营管理等多个层面的工作。希望这篇文章能给正在做这件事的朋友一些参考。如果你在实践过程中遇到什么问题，也欢迎一起交流探讨。