Spätestens an dieser Stelle wird deutlich, dass der Datenaufbereitung im Fall von Musik eine besondere Bedeutung zukommt. In der (literaturwissenschaftlichen) Stilometrie werden demgegenüber i.d.R. vollständige Texte ausgewertet, die auf den ersten Blick nicht speziell aufbereitet werden. Allerdings finden auch hier durchaus vergleichbare Vorbereitungen statt, die allerdings im Fall des verbreiteten Programms <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Stylo</hi><ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="5" target="ftn9" /> in den üblichen Arbeitsablauf direkt integriert sind. Üblicherweise basieren stilometrische Untersuchungen mit <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Stylo</hi> auf der Untersuchung der <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">most frequent words </hi>(MFW), also der Verteilung der am häufigsten genutzten Wörter, da diese "kaum bewusst manipuliert" werden<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="6" target="ftn10" /> und so ein gutes Kriterium zur Autorattribution sind. Hierzu werden also die Texte in ihren Schreibweisen normalisiert und dann anhand ihrer Frequenzen die Verteilung der <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">n</hi> häufigsten Worte bestimmt. Die eigentliche stilometrische Untersuchung besteht nun darin, die resultierenden Histogramme statistisch abzugleichen. Dieses Verfahren ist durchaus vergleichbar mit der Untersuchung extrahierter Features im Bereich MIR. Es erscheint daher naheliegend, die Eignung von <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Stylo</hi> zur stilometrischen Untersuchung musikalischer Daten zu überprüfen. Ein geeignetes Datenset findet sich im <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Haydn/Mozart String Quartet Quiz</hi>.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="7" target="ftn11" /> Bei diesem Quiz werden dem Benutzer zufällig Streichquartette von Mozart oder Haydn vorgespielt, die dieser den Komponisten zuordnen soll. Die durchschnittliche Trefferquote für die 287 Sätze, die im Korpus enthalten sind, liegt bei annähernd 50.000 gehörten Sätzen bei ungefähr 58%, gemittelt über Hörer aller Grade an musikalischem Vorwissen.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="8" target="ftn12" /> Diese geringe Quote, die nur unwesentlich besser als eine statistische Normalverteilung ist, verdeutlicht die stilistische Nähe der beiden Komponisten: Es ist auch für menschliche Hörer alles andere als einfach, die Werke beider Komponisten zu unterscheiden. Damit stellt dieser Korpus einen interessanten Testfall dar, da die Hürde für eine nach menschlichen Maßstäben "erfolgreichere" Klassifizierung nicht allzu hoch liegt, während die Schwierigkeit gleichzeitig recht hoch ist und damit genug Raum zur Optimierung bietet.