In this tutorial-essay I will consider how we can use machine learning, specifically dimensionality reduction and embedding methods, with the CRIM corpus.

Die Debatte um den harmonischen Dualismus gehört zu den zentralen Themenfeldern der Musiktheorie des 19. Jahrhunderts in Deutschland. Spätestens seit Moritz Hauptmanns Die Natur der Harmonik und der Metrik (1853) war die Frage nach der Beziehung der beiden Tongeschlechter Dur und Moll ein Kernthema des Leipziger Musiktheoriediskurses und bildete in ihrer dialektischen Grundkonzeption das Fundament für daran anschließende dualistische Theorien der Harmonie. In den darauf folgenden Jahrzehnten bildete sich darüber hinaus, und womöglich nicht gänzlich unabhängig davon, zunehmend ein akademisches Selbstverständnis einer Musiktheorie heraus, welche sich anstelle von rein kompositionstechnisch-didaktischen Vorgaben durch eine stärkere Rückbindung an philosophische und naturwissenschaftliche Ansätze zu fundieren sucht. Insbesondere die Begründung der Mollkonsonanz wurde durch Bezugnahme auf physikalische Obertönen einerseits und musikästhetische Intuitionen andererseits zu einem wichtigen Austragungsfeld dieses Selbstverortungsprozesses.

In the present study, we adapt and apply numerical methods from computational literary studies and natural language processing, such as text classification and topic modeling, to the Thesaurus Musicarum Italicarum, a corpus of more than thirty Renaissance and Baroque Italian music theory treatises. We discuss the extent to which distant and close reading are mutually beneficial by critically evaluating the results of our analyses.