An implementation of two adaptations to Davies & Böck's beat-tracking temporal convolutional network [1].

Run:

1. 修改config.yaml的文件路径,指定为自己的数据  
2. 运行Step1_dataprocess.py,得到处理好的数据
3. 运行Step2_train.py,开始进行训练
4. 运行Step3_beat_tracker.py,得到beat标注文件
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5. run.py提交样例代码，选手根据自己的情况进行修改
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[1] M. E. P. Davies and S. Bock, ‘Temporal convolutional networks for musical audio beat tracking’, in 2019 27th European Signal Processing Conference (EUSIPCO), A Coruna, Spain, 2019, pp. 1–5, doi: 10.23919/EUSIPCO.2019.8902578.
[2] https://github.com/ldzhangyx/TCN-for-beat-tracking

本代码只提供了beat的解题思路，beat线上分数是8.8分，优化空间还很大。
优化方向：

1.数据处理  
2.网络改进  
3.设计方案优化downbeat

希望各位选手都能取得好成绩。