نقترح نظامًا لتعقب النبضات والنبضات الرئيسية مع هدفين:الشمولية عبر نطاق موسيقي متنوع، والدقة العالية. نحقق الشمولية من خلال التدريب على عدة قواعد بيانات -- بما في ذلك تسجيلات الآلات الموسيقية المنفردة، وقطع تحتوي على تغييرات في توقيع الزمن، والموسيقى الكلاسيكية ذات التغيرات السرعة العالية -- ومن خلال إزالة المعالجة اللاحقة الشائعة باستخدام شبكة بيزية ديناميكية (DBN)، والتي تفرض قيودًا على الإيقاع والسرعة. أما بالنسبة للدقة العالية، فقد طورنا بين التحسينات الأخرى دالة خسارة متسامحة مع الانحرافات الزمنية الصغيرة في التعليقات، وهندسة تتراوح بين التحويلات المتكررة والتحولات (transformers) سواءً عبر التردد أو الزمن. يتفوق نظامنا على الحالة الحالية للتقنية في مؤشر F1 رغم عدم استخدامه لشبكة بيزية ديناميكية (DBN). ومع ذلك، يمكن أن يفشل النظام ما زال، خاصة فيما يتعلق بالأنواع الموسيقية الصعبة والنادرة، ويؤدي أداءً أسوأ في مقاييس الاستمرارية، لذلك ننشر نموذجنا وكودنا وقواعد البيانات المُعدة مسبقًا وندعو الآخرين إلى تجاوز هذا الإنجاز.