이것을 이겨라! DBN 후처리 없이 정확한 비트 추적

우리는 두 가지 목표를 가진 비트와 다운비트 추적 시스템을 제안합니다: 다양한 음악 범위에서의 일반성과 높은 정확도입니다. 일반성을 달성하기 위해 여러 데이터셋(솔로 악기 녹음, 시간 부호가 변경되는 곡, 고속 템포 변화가 있는 클래식 음악 등)을 사용하여 학습하고, 보통 사용되는 동적 베이지안 네트워크(DBN) 후처리를 제거하였습니다. DBN 후처리는 미터와 템포에 제약을 주지만, 이를 통해 우리는 일반성을 확보할 수 있었습니다. 높은 정확도를 위해 다른 개선 사항들과 함께 주석의 작은 시간 이동에 견디는 손실 함수와 주파수 또는 시간에 대해 컨볼루션과 트랜스포머를 번갈아 사용하는 아키텍처를 개발하였습니다. 우리의 시스템은 DBN을 사용하지 않음에도 불구하고 F1 점수에서 현재 최신 기술을 능가합니다. 그러나 여전히 어려운 장르나 저대표된 장르에서는 실패할 수 있으며, 연속성 지표에서는 성능이 더 낮습니다. 따라서 우리 모델, 코드 및 전처리된 데이터셋을 공개하며, 다른 연구자들이 이를 넘어서기를 초대합니다.