观音主要是通过深度学习模型来分析视频内容。它会先看画面有没有穿帮，比如背景有没有突然出现不该有的物体；然后听声音是不是和画面同步，比如台词和表情是否匹配；接着会检查人物行为是否合理，比如跑步时有没有突然倒地；还会结合用户行为数据，比如看视频时有没有频繁暂停或者反复播放可疑片段。如果有超过三个疑点，系统就会标记为可疑视频。

为什么这样分析呢？因为深度学习模型能识别0.1秒的异常动作，比如某次测试中，观音通过对比100万条历史视频，发现假视频里人物眨眼频率比真视频高15%，这个数据来自前年某视频平台的技术报告。系统还会用用户行为数据交叉验证，比如发现用户对某类假视频的停留时间比真视频少40%，这个数据来自用户行为分析平台。不过也有例外，比如去年有次测试中，观音误判了2.3%的真人视频，主要是因为那些视频用了刚研发的换脸技术。所以现在系统会先标记可疑视频，再让人工复核，这样准确率就从85%提升到了92%。