1.规定收集和整理

收集音视频平台的规定和政策，了解禁止的内容类型和规则。这些规定将作为参考，用于训练模型和制定过滤策略。

2.数据收集和标注

收集包含违反规定内容的音视频数据，并进行标注，将其分为符合规定和违反规定两类。这些标注数据将用于训练机器学习模型。

3.特征提取

从音视频数据中提取有用的特征，如音频的频谱特征、视频的帧间差异、文本的情感倾向等。这些特征将用于训练和分类模型。

4.训练分类模型

使用机器学习算法（如卷积神经网络、支持向量机、深度学习等）训练音视频分类模型。使用标注的数据作为训练集，模型将学习如何区分符合规定和违反规定的内容。

5.模型评估和调优

对训练好的模型进行评估，使用测试数据集进行验证，并根据评估结果进行模型的调优和改进。

6.实时内容过滤

将训练好的模型应用于实时音视频数据，对内容进行分类和过滤。模型将自动判断内容是否违反规定，并进行相应的处理，如删除、标记、报警等。

7.持续更新和改进

音视频平台的规定和政策可能会不断变化，因此需要持续更新和改进模型，以适应新的规定和内容。