Wir schlagen ein System zur Verfolgung von Beats und Downbeats vor, das zwei Ziele verfolgt:Allgemeinheit über einen vielfältigen Musikbereich hinweg und hohe Genauigkeit. Allgemeinheit erreichen wir durch die Ausbildung auf mehreren Datensätzen – einschließlich Aufnahmen einzelner Instrumente, Stücken mit Wechseln der Taktart und klassischer Musik mit starken Tempoänderungen – sowie durch die Entfernung der üblicherweise verwendeten dynamischen Bayesschen Netzwerke (DBN) Postverarbeitung, die Einschränkungen für Metrum und Tempo einführt. Für hohe Genauigkeit entwickeln wir unter anderem eine Verlustfunktion, die kleine Zeitverschiebungen von Annotationen toleriert, sowie eine Architektur, die Faltungsoperationen mit Transformatoren abwechselt, entweder über Frequenz oder Zeit. Unser System übertreffen den aktuellen Stand der Technik im F1-Score, obwohl es keine DBN verwendet. Dennoch kann es versagen, insbesondere bei schwierigen und unterrepräsentierten Genres, und es erzielt schlechtere Ergebnisse in Kontinuitätsmetriken. Daher veröffentlichen wir unser Modell, unseren Code und unsere vorverarbeiteten Datensätze und laden andere ein, dies zu verbessern.