Nous proposons un système pour le suivi des battements et des temps forts avec deux objectifs : une généralité sur une gamme musicale variée et une haute précision. Nous atteignons la généralité en nous entraînant sur plusieurs jeux de données -- incluant des enregistrements d'instruments solistes, des pièces avec changements de signature rythmique, et de la musique classique avec de grandes variations de tempo -- et en supprimant le post-traitement couramment utilisé par les réseaux bayésiens dynamiques (DBN), qui introduit des contraintes sur le métronome et le tempo. Pour une haute précision, parmi d'autres améliorations, nous développons une fonction de perte tolérante aux petits décalages temporels des annotations, ainsi qu'une architecture alternant convolutions et transformateurs soit sur la fréquence, soit sur le temps. Notre système dépasse l'état actuel de l'art en termes de score F1 malgré l'absence de DBN. Cependant, il peut encore échouer, particulièrement pour les genres difficiles et sous-représentés, et ses performances sont moins bonnes sur les métriques de continuité. Nous publions donc notre modèle, notre code et nos jeux de données prétraités, et invitons d'autres à surpasser ce résultat.