要一個人坐在監視器前找出某一節目內的每個視頻和音頻錯誤幾乎是不可能的。自動化工具也好不到哪里去，因為它們難以配置，這是比利時根特大學應用信息學碩士Nick Vercammen在SMPTE 2011的看法，不過，Vercammen和他的同事正在采用機器學習技術，開發一種可靠確定音頻和視頻錯誤的算法。他表示手機上語音識別是機器學習的一個例子。
他說，首先，必須“訓練此算法”。此根特大學團隊使用了若干商業工具，包括一套MXF檢驗器和兩臺內容驗證分析儀——一臺來自泰克，另一臺來自Interra Systems。他們把若干影片通過這些分析儀，并產生數據報告。產生的報告內的告警從0到100分進行評分，0分最臨界。這些報告然后被送入此算法，它依次學習以確定壞文件。它正確地標記壞文件的時間為使用只來自其中一臺內容驗證分析儀的輸入的一半，但是使用來自兩套的輸入，則上升到約98%。