从风格选择到乐谱输出，NotaGen带你玩转AI古典音乐生成

从风格选择到乐谱输出，NotaGen带你玩转AI古典音乐生成

1. 引言：AI与古典音乐的融合新范式

近年来，人工智能在艺术创作领域的应用不断深化，尤其是在音乐生成方向取得了突破性进展。传统的音乐生成模型多集中于音频层面的合成，而符号化音乐（Symbolic Music）生成则更贴近作曲本质——以乐谱为载体，表达旋律、和声、节奏等结构化信息。

NotaGen 正是在这一背景下诞生的创新项目。它基于大语言模型（LLM）范式，专门针对高质量古典符号化音乐进行建模与生成，通过WebUI界面实现了从风格选择到乐谱输出的全流程可视化操作。用户无需编程基础，即可体验“AI作曲家”的创作乐趣。

本文将深入解析 NotaGen 的技术架构、使用流程与实践技巧，帮助你快速掌握如何利用该工具生成符合特定时期、作曲家风格和乐器配置的古典音乐作品。

2. 系统架构与核心技术原理

2.1 基于LLM范式的音乐建模机制

NotaGen 的核心在于将音乐序列视为一种“语言”，采用类似自然语言处理的方式对乐谱进行编码与生成。其底层逻辑如下：

• 输入表示：使用 ABC 记谱法作为符号化音乐的标准文本格式，将音高、时值、调式、节拍等信息转化为可读字符串。
• 模型训练：在大量古典音乐ABC数据集上预训练Transformer架构模型，学习不同作曲家、时期和体裁的音乐语法。
• 条件控制：引入元标签（meta-tags）机制，在生成前注入“时期=浪漫主义”、“作曲家=肖邦”、“乐器=键盘”等上下文信息，实现风格可控生成。

这种设计使得模型不仅能生成合法的音符序列，还能保持特定风格的结构性特征，如贝多芬交响乐中的主题发展逻辑，或巴赫赋格中的对位规则。

2.2 WebUI二次开发的关键优化

原生模型通常依赖命令行交互，不利于非专业用户使用。NotaGen 的一大亮点是其由开发者“科哥”完成的WebUI二次开发，主要包含以下改进：

• 动态下拉联动：作曲家列表随所选时期的改变自动更新，乐器配置也根据作曲家适配，确保组合合法性。
• 实时生成反馈：右侧面板显示patch级生成进度，增强用户等待过程中的参与感。
• 双格式输出支持：同时导出.abc和.xml文件，兼顾轻量编辑与专业打谱需求。

这些优化显著提升了系统的可用性与工程落地价值。

3. 使用流程详解：从零开始生成一首古典乐曲

3.1 环境启动与访问

NotaGen 部署于容器化环境中，启动方式简洁明了：

cd /root/NotaGen/gradio && python demo.py

或使用快捷脚本：

/bin/bash /root/run.sh

成功运行后，终端会提示：

================================================== 🎵 NotaGen WebUI ================================================== 访问地址: http://0.0.0.0:7860 ==================================================

在浏览器中打开http://localhost:7860即可进入图形化界面。

注意：系统需具备约8GB显存以支持推理任务，建议在GPU环境下运行。

3.2 左侧控制面板详解

风格选择区域

示例：选择“浪漫主义” → “肖邦” → “键盘”，将触发具有肖邦风格的钢琴曲生成。

高级参数设置

初次使用者建议保持默认参数，熟悉后再尝试调整以探索多样性。

3.3 生成与输出流程

点击“生成音乐”按钮后，系统执行以下步骤：

1. 组合验证：检查所选“时期-作曲家-乐器”是否存在于支持列表中（共112种有效组合）
2. 上下文构建：拼接元标签与起始符，形成prompt输入
3. 自回归生成：逐patch生成ABC代码片段，实时回显至右侧
4. 后处理封装：整合所有patch，补全头信息，形成完整乐谱

生成时间约为30-60秒，完成后可在输出区查看ABC源码，并点击“保存文件”导出结果。

4. 支持风格组合全景分析

NotaGen 当前支持112种经过验证的有效风格组合，覆盖三个主要历史时期。以下是各时期的代表性配置：

4.1 巴洛克时期

特点：复调性强，常含赋格段落；适合生成组曲、协奏曲等体裁。

4.2 古典主义时期

特点：结构清晰，主调音乐为主；常见奏鸣曲式、交响曲等。

4.3 浪漫主义时期

特点：情感丰富，和声复杂；擅长夜曲、叙事曲、交响诗等抒情体裁。

5. 实践案例演示

5.1 场景一：生成肖邦风格钢琴曲

操作步骤：

1. 时期：浪漫主义
2. 作曲家：肖邦
3. 乐器配置：键盘
4. 参数保持默认
5. 点击“生成音乐”

预期效果：

• 生成一段带有降D大调夜曲风格的旋律
• 包含典型的rubato节奏与装饰音
• 输出ABC代码可导入MuseScore还原演奏效果

5.2 场景二：创作贝多芬式交响乐片段

操作步骤：

1. 时期：古典主义
2. 作曲家：贝多芬
3. 乐器配置：管弦乐
4. Temperature设为1.0（降低随机性）
5. 点击生成

特点体现：

• 主题动机明确，具备展开潜力
• 配器层次分明，弦乐与木管交替出现
• 结构接近奏鸣曲呈示部

5.3 场景三：对比同一作曲家的不同编制

可尝试：

• 莫扎特 + 合唱 → 生成宗教弥撒片段
• 莫扎特 + 室内乐 → 生成弦乐四重奏

通过多次生成并导出XML文件，可在专业软件中播放比较音色差异与织体变化。

6. 输出格式详解与后续处理建议

6.1 ABC格式：轻量级文本记谱

ABC是一种基于ASCII的音乐标记语言，示例如下：

X:1 T:Generated by NotaGen C:Chopin-style Piano Piece M:3/4 L:1/8 K:Db V:1 treble d2 | f2 e d c B | A2 F A B c | d4 z2 |]

优点：

• 易读易改，适合版本管理
• 可直接嵌入网页或文档
• 兼容众多在线转换工具（如 abcnotation.com）

6.2 MusicXML格式：专业交换标准

生成的.xml文件可被以下软件打开：

• MuseScore（免费开源）
• Sibelius（专业打谱）
• Finale（出版级排版）

优势：

• 保留完整排版信息（连音线、强弱记号等）
• 支持多声部与复杂符号
• 可导出PDF乐谱或MIDI音频

6.3 后期处理推荐路径

1. 导入MuseScore：打开XML文件，调整演奏速度、踏板标记
2. 音色替换：使用高质量采样库提升回放真实感
3. 人工润色：修改不和谐和弦或冗余重复
4. 导出MIDI：用于数字编曲或AI歌声合成联动

7. 故障排查与高级技巧

7.1 常见问题及解决方案

7.2 高级使用技巧

技巧一：参数调优策略

技巧二：批量生成与筛选

虽然当前UI不支持一键批量生成，但可通过以下方式模拟：

1. 记录一组满意参数
2. 多次点击生成，观察输出差异
3. 选取最具音乐性的版本进行后期加工

技巧三：结合外部工具链

构建完整AI作曲工作流：

NotaGen → ABC/MusicXML → MuseScore → MIDI → DAW（如Logic Pro）→ 混音成品

可进一步结合AI歌声合成（如DiffSinger）、AI伴奏生成（如AIVA）打造完整音乐作品。

8. 总结

NotaGen 作为一款基于LLM范式的AI古典音乐生成系统，成功实现了从学术模型到实用工具的跨越。其核心价值体现在：

• 风格精准控制：通过“时期-作曲家-乐器”三级联动，实现高度定向的音乐风格生成；
• 用户体验友好：WebUI设计直观，无需代码即可完成全流程操作；
• 输出格式完备：同时支持ABC与MusicXML，满足从快速原型到专业编辑的需求；
• 工程可扩展性强：模块化架构便于后续接入更多作曲家、时期或生成策略。

尽管目前仍存在生成稳定性波动、极端组合缺失等问题，但其已展现出强大的创作辅助潜力。无论是音乐教育、影视配乐初稿生成，还是AI艺术研究，NotaGen 都是一个值得深入探索的优质工具。

未来可期待的方向包括：

• 扩展至现代主义及民族乐派
• 支持用户上传乐谱微调个性化模型
• 增加旋律哼唱转写接口

AI不会取代作曲家，但它正在成为每一位创作者不可或缺的“灵感协作者”。

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