스페인의 연구원들은 "밀리언 송 데이터셋"(Million Song Dataset)이라는 방대한 아카이브를 사용하여 음악과 가사 내용을 분석하여 처리 가능한 데이터 형태로 만들었다. 1955년에서 2010년까지의 팝송들을 연구하기 위한 것이었다.

스페인 국립연구위원회 인공지능 전문가 호안 세라(Joan Serra)가 이끄는 연구팀은 지난 50년 동안의 음악에 복잡한 알고리즘을 적용한 결과 화음이나 멜로디, 그리고 사운드 형태가 본질적으로 더 시끄럽고 더 단조로워졌음을 발견하였다.

세라(Serra)는 음악적 담론(musical discourse)이 점진적으로 균일화되고 있다는 증거를 발견했다고 한다. 특히 음의 조합간의 전이(轉移), 다시 말하자면 화음에 멜로디를 더한 것의 다양성이 지난 50년 동안 지속적으로 감소했음을 보여주는 수치를 얻었다고 한다.

음색(音色)의 팔레트도 빈약해졌음을 또한 발견했다. 가령 같은 음이 같은 볼륨(소리의 크기)으로 피아노와 기타에서 각각 연주된다면 이 경우 음색이 다르다고 할 수 있다. 연구원들은 현대 팝의 사운드가 보다 제한적임을 발견한 것이다.

* 음색(音色)의 팔레트, timbre palette. 사용할 음색들을 말한다. 화가가 물감을 짜 놓는 팔레트처럼, 음악을 작곡하기 위해 사용할 음색의 팔레트이다.

한편 곡의 리코딩 시에 저장되는 볼륨의 본질적인 라우드니스(loudness, 소리의 크기)도 커졌다. 앰프를 같은 볼륨 크기로 틀더라도 남보다 더 크게 들릴 수 있도록 하기 위한 것이다.

음악 업계도 '소음 전쟁'(loudness war)에서 리코딩 되는 음의 크기를 키웠다고 비난받아왔는데, 그러나 세라(Serra)는 자신의 연구팀은 대형 데이터베이스를 이용하여 최초로 이를 제대로 측정했다고 말한다.

이번 연구는 관련 저널(Nature Scientific Reports)에 실렸으며, 창의성에 목말라하는 음악가들에게 편리한 처방도 제시한다. 즉, 오래된 곡을 시끄럽게, 그리고 단순한 화음 진행으로 서로 다른 악기를 써서 녹화하면 새롭고 유행에 부합할 것이라고 제시한다.

이로써 오래된 노래를 현대화하는 명확한 처방을 제시한다고 세라(Serra)는 말한다. 보다 보편적인 화음 변화로 개작하는 것이다.