音乐是一项对认知要求很高的任务。新的音调快速连续地覆盖以前的音调，只有一个短窗口来处理它们。语言对大脑也有类似的限制。与语言处理相关的认知限制被认为促进了分块传递处理假设，并可能影响与语言中已识别并被认为允许最佳交流的单词和现象呈现相关的统计规律。如果这个假设是真的，那么在音乐中应该像在语言中一样识别出类似的统计特性。通过搜索现实生活中的音乐语料库，而不是依靠人工生成的音乐刺激，一种新的旋律分割方法是专门为由即兴转录组成的语料库开发的，这些即兴转录代表了 16 世纪流行的表演实践传统。这些即兴创作是通过遵循一种非常详细的技巧来创作的，这种技巧在 16 世纪通过音乐教程和论文在欧洲传播。这些音乐教程提供了一种非常精确的即兴创作方法，使用预先定义的旋律片段词汇（类似于现代爵士乐）。我发现这些语料库遵循两个最重要的定量语言学特征：(1) Zipf 的秩频定律和 (2) Zipf 的缩写定律。根据工作假设，遵守这些定律可确保对所检查的音乐语料库进行最佳编码，这有助于改进听众和即兴演奏者的认知处理。尽管这些统计特征不是即兴演奏者有意识地实现的，但它们可能在听众和即兴演奏者的音乐处理中发挥关键作用。