Die wesentliche Herausforderung bestand hierbei in den noch äußerst unzureichenden Erfahrungen im Alignment von Renaissancemusik. Es wurden deshalb differenzbasierte Substitutionsmodelle und ein globales Sequenzalignment verwendet, obwohl statistische Theorien auf ähnlichkeitsbasierten Modellen und lokalen Alignments aufbauen.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="1" target="ftn1" /> Ohne zumindest basales Vorwissen über Substitutionsprozesse in der Renaissancemusik, sind die qualitativen Anforderungen an ähnlichkeitsbasierte Substitutionsmatrizen allerdings nicht erfüllbar. Indem gefordert ist, dass der Erwartungswert negativ und gleichzeitig mindestens ein positiver Wert im Scoringmodell möglich sein soll (Altschul 1991: 556), verlangt dies letztendlich die Festlegung einer neutralen Ähnlichkeit: Die Stelle auf der Skala, an der die Ähnlichkeit nicht groß genug ist, um einen positiven Wert zuzulassen, aber die gleichzeitig nicht different genug ist, um mit einem negativen Wert quantifiziert zu werden. Doch auch wenn eine derartige Zuweisung nicht vorgenommen wird, kann noch immer ein globales Sequenzalignment auf der Basis eines distanzbasierten Modells verwendet werden. Da in diesem Fall aber keine Modelle angewendet werden können, die auf Maximal Segment Scores<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="2" target="ftn2" /> beruhen, wurde ein rein datenbasierter Ansatz zur Evaluation gewählt.