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从贝多芬到肖邦，NotaGen实现古典音乐智能生成

1. 引言：AI与古典音乐的融合新范式

1.1 技术背景

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显著进展。传统的音乐生成模型多基于规则系统或序列建模方法，而随着大语言模型（LLM）架构的发展，符号化音乐生成迎来了新的技术拐点。NotaGen正是在这一背景下诞生的创新项目——它将LLM范式引入高质量古典符号化音乐的生成任务中，实现了从巴洛克到浪漫主义时期风格的精准模拟。

不同于直接生成音频波形的方法，NotaGen专注于符号级音乐表示（如ABC记谱法），这使得生成结果具备更强的可编辑性与结构可控性。通过深度学习作曲家的创作风格、和声进行规律与配器逻辑，该模型能够输出符合特定历史时期审美特征的乐谱内容。

1.2 问题提出

尽管已有不少AI音乐生成工具问世，但在以下几个方面仍存在挑战：

• 风格一致性不足：多数模型难以稳定维持某一作曲家或时期的典型风格。
• 乐器配置灵活性差：缺乏对不同编制（如室内乐、管弦乐）的细粒度控制。
• 输出格式实用性低：生成结果往往为非标准格式，难以导入专业打谱软件进一步处理。

这些问题限制了AI生成音乐在实际创作流程中的可用性。

1.3 方案预告

本文将详细介绍NotaGen系统的使用实践，涵盖以下核心内容：

• WebUI界面的操作流程与参数调优策略
• 多种经典风格组合的实际生成案例
• 输出乐谱的格式解析与后期处理建议
• 常见问题排查与性能优化技巧

通过本指南，用户可快速掌握如何利用NotaGen生成具有高度艺术价值的古典风格乐段，并将其融入真实创作场景。

2. 系统架构与运行环境搭建

2.1 模型核心技术原理

NotaGen采用基于Transformer的解码器架构，训练数据来源于大量数字化的古典音乐乐谱（以ABC格式为主）。其核心思想是将音乐视为一种“语言”，音符、节奏、调性等元素类比为词汇，从而构建一个可学习语法结构的概率模型。

模型输入为三元组条件信息：

[时期] + [作曲家] + [乐器配置]

例如：“浪漫主义 | 肖邦 | 键盘”会引导模型生成具有肖邦钢琴作品典型特征的旋律片段。

在推理阶段，模型通过自回归方式逐个生成token，最终拼接成完整的ABC格式乐谱字符串。

2.2 部署与启动流程

根据镜像文档说明，NotaGen已预装于指定开发环境中，可通过以下命令快速启动WebUI服务：

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

或使用封装脚本一键运行：

/bin/bash /root/run.sh

成功启动后终端将显示如下提示：

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

此时可在本地浏览器中打开http://localhost:7860进入交互界面。

资源要求：生成过程需约8GB显存，请确保GPU资源充足。

3. WebUI操作详解与生成实践

3.1 界面布局解析

NotaGen的WebUI采用左右分栏设计，左侧为控制面板，右侧为输出区域。

左侧控制区功能模块：

• 风格选择区域
• 时期：巴洛克 / 古典主义 / 浪漫主义
• 作曲家：随时期动态更新列表

• 乐器配置：依作曲家支持范围变化

• 高级参数设置

• Top-K：限定采样候选集大小（默认9）
• Top-P（核采样）：累积概率阈值（默认0.9）

• Temperature：控制随机性程度（默认1.2）

• 操作按钮

• “生成音乐”：触发推理流程
• “保存文件”：导出结果至指定目录

右侧输出区内容：

• 实时生成进度日志
• 最终生成的ABC格式文本
• 自动生成MusicXML副本供专业软件读取

3.2 完整生成步骤演示

以生成一首“贝多芬风格”的交响乐片段为例，具体操作如下：

步骤1：选择时期

在“时期”下拉菜单中选择古典主义

系统自动刷新作曲家列表，仅保留该时期代表人物

步骤2：选定作曲家

从更新后的选项中选择贝多芬

乐器配置随之变为：艺术歌曲、室内乐、键盘、管弦乐

步骤3：配置乐器类型

选择管弦乐以生成交响性织体

步骤4：保持默认参数

初次使用建议不调整Top-K、Top-P、Temperature等参数

步骤5：点击“生成音乐”

系统开始执行推理，耗时约30–60秒，期间实时显示patch生成状态

步骤6：查看并保存结果

生成完成后，ABC代码出现在右侧面板，点击“保存文件”即可将.abc和.xml双格式写入/root/NotaGen/outputs/目录

示例输出文件名：

beethoven_orchestra_20250405_143218.abc beethoven_orchestra_20250405_143218.xml

4. 风格组合能力与应用场景分析

4.1 支持的风格矩阵概览

NotaGen共支持112种有效风格组合，覆盖三大主要音乐时期：

每种组合均经过充分训练，确保风格表达的真实性与结构性完整性。

4.2 典型应用场景实例

场景一：生成肖邦式钢琴独奏

1. 时期：浪漫主义
2. 作曲家：肖邦
3. 乐器配置：键盘

生成结果通常包含典型的夜曲式左手伴奏音型与装饰性右手旋律线，调性多为降D大调或升c小调，节奏自由且富有rubato倾向。

场景二：创作莫扎特风格室内乐

1. 时期：古典主义
2. 作曲家：莫扎特
3. 乐器配置：室内乐

输出常体现清晰的奏鸣曲式结构，声部间对位自然，和声进行遵循功能性和声体系，适合改编为弦乐四重奏或钢琴三重奏。

场景三：探索柴可夫斯基交响乐片段

1. 时期：浪漫主义
2. 作曲家：柴可夫斯基
3. 乐器配置：管弦乐

生成旋律情感浓烈，常带有俄罗斯民歌色彩，配器层次丰富，适合提取主题用于影视配乐原型设计。

5. 参数调优与生成质量提升策略

5.1 关键生成参数作用解析

5.2 不同目标下的调参建议

追求稳定性（教学/考试用途）

Temperature: 0.8 Top-K: 15 Top-P: 0.95

生成结果更接近传统教科书范例，适合初学者参考学习

追求创造性（作曲灵感激发）

Temperature: 1.6 Top-K: 8 Top-P: 0.85

增加意外性和新颖动机出现概率，有助于突破创作瓶颈

平衡型推荐（通用场景）

Temperature: 1.2（默认） Top-K: 9（默认） Top-P: 0.9（默认）

在结构合理与创意表达之间取得良好平衡

6. 输出格式说明与后期处理路径

6.1 ABC格式特点与优势

ABC是一种轻量级文本记谱法，具有以下优点：

• 可读性强：人类可直接阅读理解基本旋律轮廓
• 易于传输：纯文本格式便于复制粘贴分享
• 开源生态支持：支持在线转换工具（如 abcnotation.com）

示例片段：

X:1 T:Generated by NotaGen M:3/4 L:1/8 K:C z2 | G4 E2 | D4 F2 | G3 G G2 | c4 z2 |

6.2 MusicXML的专业化应用

生成的.xml文件可被主流打谱软件识别，包括：

• MuseScore（免费开源）
• Sibelius（专业级）
• Finale（行业标准）

导入后可进行： - 声部细化与配器调整 - 动态标记与表情润色 - 音频渲染与MIDI导出

6.3 后期优化工作流建议

1. 初步筛选：多次生成，挑选最具潜力的作品
2. 格式导入：将.xml文件载入MuseScore等工具
3. 人工修订：修正不合理声部进行或节奏密度
4. 音色合成：使用VST插件生成高质量音频预览
5. 再创作延伸：以此为基础发展完整乐章

7. 故障排除与高级使用技巧

7.1 常见问题及解决方案

7.2 高级技巧汇总

批量探索策略

虽然当前UI仅支持单次生成，但可通过记录偏好参数组合，反复尝试获取多样化结果。例如固定“肖邦+键盘”，分别用temperature=1.0、1.2、1.5各生成一次，对比差异。

风格迁移实验

尝试跨时期组合（如“巴赫+浪漫主义”虽不可选，但可手动修改ABC头部元数据），观察模型对混合风格的适应能力。

自定义扩展设想

开发者可基于开源代码修改训练数据，加入中国古典音乐谱例，拓展模型的文化表达边界。

8. 总结

NotaGen作为一款基于LLM范式的符号化音乐生成系统，成功实现了对西方古典音乐三大时期风格的高保真模拟。其WebUI二次开发版本极大降低了使用门槛，使非编程背景用户也能便捷地参与AI辅助作曲实践。

本文系统梳理了从环境部署、界面操作、参数调优到后期处理的完整技术链条，并结合贝多芬、肖邦等典型案例展示了实际应用价值。无论是用于音乐教育、创作启发还是研究分析，NotaGen都提供了极具潜力的工具支持。

未来随着更多高质量乐谱数据的注入与模型架构的迭代，此类AI音乐系统有望在保持艺术规范性的同时，释放更大的创造性潜能。

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