für eine zuverlässige Erinnerung. Daher ist es unwahrscheinlich, daß die Gesetzmäßigkeiten der Gruppierung auf der Notenebene, die im sensorischen Gedächtnis gespeichert werden, den gleichen Regeln folgen wie die Einteilung größerer formaler Einheiten, etwa der Exposition, Durchführung und Reprise im Sonatensatz.

6.2.2.  Cambouropoulos’ Local Boundary Detection Model

Ein neuerer Ansatz zur Modellierung des musikalischen Segmentierungsprozesses wurde von Emilios Cambouropoulos mit dem Local Boundary Detection Model (LBDM) vorgelegt.¹²

Auch er geht von den Gestaltprinzipien der Nähe und Ähnlichkeit aus, benennt jedoch Probleme in den Regeln von Tenney und Polansky sowie von Lerdahl und Jackendoff. Er spricht insbesondere drei Probleme an:

• Die Erkennung von Grenzen nur aufgrund lokaler Maxima der Abstände, wie von Tenney und Polansky postuliert, reicht nicht aus.¹³

  13 »... it is the occurrence of local maxima, which determines clang-initiation.«(Tenney und Polansky, 1980, S. 211).

  Insbesondere Folgen von gleichen Abständen sind problematisch, da hier keine Motivgrenzen gesetzt werden können.
• Nicht nur die Parameterwerte, sondern die Intervalle zwischen den Parameterwerten sollten Gegenstand der Entfernungsregel sein.
• Die Gerichtetheit der zeitlichen Dimension sollte berücksichtigt werden.

Er formuliert eine allgemeine Regel für die Nähe und Ähnlichkeit beliebiger Parameter:

Hinzu fügt er eine Regel, die nur zwischen Gleichheit und Ungleichheit unterscheidet:

Diese Regel hat den Vorteil, daß sie bereits auf zwei Ereignisse anwendbar ist, im Gegensatz zur Entfernungsregel, die nur auf Folgen von mindestens drei Ereignissen anwendbar ist. Allerdings wird nur bestimmt, wann keine Grenze eingeführt werden darf; es wird nicht spezifiziert, wann eine Grenze zu setzen ist.

Cambouropoulos schlägt vor, die Entfernungsregel und die Gleichheits-Änderungs-Regel auf die Abstände der Parameter aufeinanderfolgender Noten anzuwenden. Dabei wird zwischen Vergrößerung, Verkleinerung und Gleichheit (+,-,0)