Авторы новой методики утверждают, что предложенная ими система имеет ряд преимуществ перед системами графического анализа. Иногда графические системы фильтрации могут ложно срабатывать на снимки людей в купальниках или на крупные портретные фото. По словам Мьен Джонг Ким, учёного из Корейского института технологий и науки (г. Тэджон), фильтр, который ориентирован на звуковую составляющую порно, стоны и крики, позволит компьютерам более точно определять и блокировать порно там, что подобных записей быть не должно.
Исследователями было установлено, что в видео порнографического содержания речевые сигналы чаще всего имеют низкочастотный звуковой поток, а в музыкальных клипах, например, высокий.
Подобные особенности позволяют программному обеспечению различать порно-аудио и другой контент. На основе библиотек он-лайн видео учёные составили обширную библиотеку звуковых образцов и сравнили из по спектральным характеристикам. В итоге полученная модель показала верную блокировку в 93% случаев, превзойдя существовавшие до этого методы фильтрации порно. Учёные утверждают, что их метод позволяет отличить ключевые моменты для анализа от городского шума, музыки или других фоновых шумов.
В перспективе исследователи намерены совместить видео- и аудио- фильтрацию порно для получения более точных результатов.