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Schon ein schnelles Hinhören kann die Tendenz der Pop-und Rockmusik zu formelhafter Harmonik bestätigen - trotzdem ist wenig bekannt darüber, was genau das Repertoire der verwendeten Modelle ist, wie häufig ein bestimmtes Modell tatsächlich eingesetzt wird oder wie ein Modell an Stile oder historische Phasen gebunden ist.
Mit diesem Projekt sollen die in der Popmusik verwendeten harmonischen Modelle auf Basis eines Musikkorpus von rund 1500 Songs mit Mitteln des Machine-Learnings identifiziert werden. Die Grundlage des Repertoires bildet eine bestehende Sammlung von 1000 Tonträgern, die von 92 Fachjournalisten und -journalistinnen zusammengestellt wurde. Aus jedem Album wird ein Song ausgewählt. Durch Hinzuziehen von zusätzlichen Datenquellen mit Informationen zu den weltweiten Chart-Platzierungen sowie zu vergleichbaren Musikschaffenden wird der Korpus auf eine Auswahl von rund 1500 Songs erweitert. Harmonische Transkriptionen der Tonaufnahmen werden von zwei professionellen Musikern anhand einer automatisierter Akkord-Erkennung erstellt, indem sie unabhängig voneinander die automatischen Transkriptionen überprüfen und Diskrepanzen bereinigen. Der resultierende Datensatz wird neben einer deskriptiven statistischen Auswertung mit einem Machine-Learning-Algorithmus auf wiederkehrende Sequenzen hin untersucht. Diese automatisierte Analyse soll eine neue Perspektive auf die Harmonik der Popmusik ermöglichen, indem harmonische Sachverhalte nicht unter den Voraussetzungen der gängigen Harmonielehre klassifiziert werden.
Die Studie wird eine solide Übersicht über die tatsächlich vorherrschenden Harmonieformeln der Popmusik bieten und genaue Aussagen über Häufigkeit, historische und genretypische Verortung der harmonischen Modelle ermöglichen. Sie bietet Anknüpfungspunkte für weitere korpusbasierte Popmusikforschung und ist für ein breiteres Publikum für musikpädagogische Zwecke von grossem Interesse.
