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准确的节拍跟踪，无需 DBN 后处理
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该系统能够追踪节拍和下拍，具有广泛适用性和高精度。通过训练多个数据集和消除动态贝叶斯网络（DBN）后处理，使用容忍注释的小时间偏移的损失函数和使用频率或时间上的卷积与变压器交替的架构来提高准确性。超过当前 F1 分数的最新技术，尽管不使用 DBN，并且在连续性指标上表现较差。
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关键要点
- 该系统能够追踪节拍和下拍，适用于不同音乐范围。
- 系统具有高精度，目标是实现广泛适用性和准确性。
- 通过训练多个数据集和消除动态贝叶斯网络（DBN）后处理来提高适用性。
- 使用容忍注释的小时间偏移的损失函数来提高准确性。
- 采用频率或时间上的卷积与变压器交替的架构来增强性能。
- 该系统的表现超过当前 F1 分数的最新技术，但不使用 DBN。
- 在连续性指标上表现较差。
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