Dimmi come ti comprimi e ti dirò che musica sei. Sembra essere questo il risultato della ricerca compiuta da Rudi Cilibrasi, Paul Vitanyi e Ronald de Wolf del Dutch National Research Institute di Amsterdam. In Algorithmic Clustering of Music, infatti, i tre hanno illustrano un metodo pragmatico per distinguere fra genere ed autore musicale in maniera automatica. La tecnica applicata è simile a quella già sperimentata per i testi. In questo caso considerando diversi file di testo in lingue diverse è possibile stabilire in quale di queste lingue ne è scritto un altro. Basta comprimere i files, annotare le dimensioni, e poi ricomprimerli aggiungendo ad ognuno il file in dubbio. Il file la cui dimensione sarà variata meno dopo la seconda compressione sarà quello giusto. Ad essere usato è l'algoritmo zip, che è particolarmente efficiente nel notare e ridurre le sequenze simili di testo. I ricercatori hanno sfruttanto lo standard bzip2 per file musicali di Beethoven, Miles Davis e Jimi Hendrix, rimuovendone tutto ciò che non fosse ritmo e melodia. Ne è risultata una struttura ad albero che distingueva i generi e i rispettivi autori in maniera precisa. Fra gli impieghi plausibili, c'è anche quello che di cercare di attribuire brani rimasti anonimi ai rispettivi autori, confrontandoli con pezzi già noti.