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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。

该研究通过构建文本到音乐模型解决了音乐生成中的数据不足、版权和抄袭问题。通过节拍跟踪和数据增强策略生成多样化且保持风格一致的音乐。评估指标证明该模型提高了生成音乐的质量、创新性和与输入文本的对应关系。

通过只使用 6k 个参数的微型 Transformer 模型，本文在 MIT-BIH 心律失常数据库上达到了 98.97％的识别准确率，并通过在低功耗微控制器设备上进行高效执行的 8 位整数推理，证明了其适用于可穿戴监测解决方案。