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NotaGen技术解析：古典音乐生成的模型架构

1. 引言

1.1 技术背景与问题提出

随着深度学习在序列建模领域的持续突破，大型语言模型（LLM）范式已不再局限于自然语言处理任务。近年来，研究者开始探索将LLM应用于符号化音乐生成领域，尤其是在结构严谨、规则明确的古典音乐创作中展现出巨大潜力。传统音乐生成方法多依赖于规则系统或浅层神经网络，难以捕捉作曲家风格中的长期依赖关系和复杂模式。

NotaGen正是在这一背景下诞生的创新性项目——它基于LLM范式构建，专注于高质量古典符号化音乐的自动生成。该项目由开发者“科哥”通过WebUI二次开发实现，使得非专业用户也能便捷地体验AI作曲的魅力。其核心目标是解决现有音乐生成模型中存在的风格一致性弱、结构松散、乐器配置不真实等问题。

1.2 核心价值与应用场景

NotaGen的独特价值在于：

• 风格可控性强：支持按时期、作曲家、乐器三重维度精确控制输出风格
• 生成质量高：基于大规模古典音乐数据训练，能生成符合历史风格规范的作品片段
• 交互友好：提供直观的Web界面，降低使用门槛
• 格式标准化：输出ABC和MusicXML两种通用乐谱格式，便于后续编辑与演奏

该系统适用于音乐教育辅助、创意灵感激发、影视配乐原型设计等多种场景。

2. 模型架构与工作原理

2.1 整体架构设计

NotaGen采用典型的编码-解码（Encoder-Decoder）Transformer架构，并针对音乐序列特性进行了优化调整。整个系统可分为三个主要模块：

1. 输入表示层（Input Representation）
2. 主干生成模型（Backbone Generator）
3. 后处理与输出模块（Post-processing & Output）

其运行流程如下：

[风格标签] + [起始token] ↓ Embedding层 → Positional Encoding ↓ 多层Transformer Decoder ↓ Token-by-Token 音符生成 ↓ ABC/MusicXML 格式转换

2.2 输入表示机制

为实现细粒度风格控制，NotaGen采用**条件前缀编码（Conditional Prefix Encoding）**策略：

• 将“时期”、“作曲家”、“乐器配置”三类元信息映射为可学习的嵌入向量
• 在输入序列开头拼接这些条件向量作为上下文提示（prompt）
• 示例输入格式：<Baroque><Bach><Keyboard>

这种设计使模型能够在生成过程中始终感知当前应遵循的风格约束，从而提升生成结果的一致性。

2.3 音乐Tokenization方案

NotaGen采用改进版的ABC记谱法编码体系作为底层表示：

# 示例ABC token序列 X:1 T:Generated by NotaGen M:4/4 L:1/8 K:C z4 | cdef g2 e2 | d4 f2 a2 | ...

每个音符被分解为多个属性字段：

• 音高（pitch）
• 时值（duration）
• 装饰音标记（ornamentation）
• 小节边界（bar line）

该方案兼顾了人类可读性与机器可处理性，同时保留足够的音乐语义信息。

2.4 解码策略与采样机制

在推理阶段，NotaGen采用核采样（Nucleus Sampling, Top-P）结合Top-K过滤的方式进行生成：

def sample_next_token(logits, top_k=9, top_p=0.9, temperature=1.2): # 应用温度缩放 logits = logits / temperature # Top-K 过滤：仅保留概率最高的K个候选 top_k_probs, top_k_indices = torch.topk(logits, k=top_k) # Top-P 核采样：累积概率不超过P的最小集合 sorted_probs, sorted_indices = torch.sort(top_k_probs, descending=True) cumulative_probs = torch.cumsum(sorted_probs, dim=-1) nucleus_mask = cumulative_probs <= top_p filtered_probs = sorted_probs[nucleus_mask] if len(filtered_probs) == 0: filtered_probs = sorted_probs[:1] # 至少保留一个选项 # 重新归一化并采样 probs = filtered_probs / filtered_probs.sum() sampled_idx = torch.multinomial(probs, num_samples=1) return top_k_indices[sorted_indices[nucleus_mask][sampled_idx]]

此组合策略有效平衡了生成多样性与稳定性。

3. WebUI系统实现与工程实践

3.1 系统部署与启动流程

NotaGen的WebUI基于Gradio框架构建，部署流程简洁高效：

# 方法一：直接运行demo脚本 cd /root/NotaGen/gradio && python demo.py # 方法二：使用快捷启动脚本 /bin/bash /root/run.sh

启动成功后，服务监听http://0.0.0.0:7860，可通过本地浏览器访问：

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

3.2 前端界面结构解析

WebUI采用左右分栏布局，清晰划分控制区与输出区：

左侧控制面板功能组件

右侧输出面板内容展示

• 实时生成进度条与patch状态提示
• ABC格式原始乐谱文本框（支持复制）
• “保存文件”按钮触发双格式导出

3.3 风格组合验证逻辑

系统内置三级联动校验机制，确保输入组合合法：

STYLE_COMBINATIONS = { "Baroque": { "Bach": ["Chamber", "Choral", "Keyboard", "Orchestral", "VocalOrchestral"], "Handel": ["Chamber", "Keyboard", "Orchestral", "VocalOrchestral"] }, "Classical": { "Beethoven": ["ArtSong", "Chamber", "Keyboard", "Orchestral"], "Mozart": ["Chamber", "Choral", "Keyboard", "Orchestral", "VocalOrchestral"] }, "Romantic": { "Chopin": ["ArtSong", "Keyboard"], "Liszt": ["Keyboard"], "Debussy": ["ArtSong", "Keyboard"], "Tchaikovsky": ["Keyboard", "Orchestral"], "Brahms": ["ArtSong", "Chamber", "Choral", "Keyboard", "Orchestral"] } } def validate_combination(period, composer, instrument): if period not in STYLE_COMBINATIONS: return False if composer not in STYLE_COMBINATIONS[period]: return False if instrument not in STYLE_COMBINATIONS[period][composer]: return False return True

若用户选择无效组合（如“肖邦+管弦乐”），系统将阻止生成并提示错误。

4. 输出格式与后期处理

4.1 ABC格式详解

ABC是一种轻量级文本记谱法，具有良好的可读性和兼容性：

X:1 T:No.1 - Generated by NotaGen M:4/4 L:1/8 Q:1/4=120 K:C z4 | cdef g2 e2 | d4 f2 a2 | g4 B2 d2 | c6 z2 ||

优势包括：

• 易于程序解析与生成
• 支持在线预览（abcnotation.com）
• 可转换为MIDI或PDF乐谱

4.2 MusicXML格式支持

对于需要进一步编辑的专业用户，系统同步生成标准MusicXML文件：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE score-partwise PUBLIC "-//Recordare//DTD MusicXML ..."> <score-partwise> <part-list> <score-part id="P1"> <part-name>Piano</part-name> </score-part> </part-list> <part id="P1"> <measure number="1"> <note><pitch><step>C</step><octave>4</octave></pitch><duration>4</duration><type>quarter</type></note> ... </measure> </part> </score-partwise>

该格式可被MuseScore、Sibelius等主流打谱软件无缝导入。

4.3 文件自动命名与存储

每次生成成功后，系统自动保存两个文件至指定目录：

/root/NotaGen/outputs/ ├── Chopin_Keyboard_20250405_142312.abc └── Chopin_Keyboard_20250405_142312.xml

命名规则为：{作曲家}_{乐器}_{时间戳}.{扩展名}，便于管理和追溯。

5. 性能优化与调参建议

5.1 关键生成参数分析

参数调节效果对比

5.2 批量生成与筛选策略

尽管当前UI仅支持单次生成，但可通过以下方式实现批量产出：

1. 固定一组偏好参数
2. 循环切换不同风格组合
3. 每次生成后手动保存结果
4. 后期统一评估与筛选最佳作品

建议配合外部脚本自动化部分流程。

5.3 资源占用与性能提示

• 显存需求：约8GB GPU内存
• 生成耗时：每首作品约30–60秒
• 瓶颈环节：Transformer解码过程为计算密集型

若出现卡顿，可尝试：

• 关闭其他GPU应用
• 降低PATCH_LENGTH（需修改配置文件）
• 使用更高性能显卡

6. 总结

NotaGen作为一款基于LLM范式的古典音乐生成系统，成功实现了从文本生成到符号化音乐创作的技术迁移。其核心贡献体现在：

1. 架构创新：将条件前缀编码引入音乐生成任务，实现精准风格控制
2. 工程落地：通过Gradio构建易用Web界面，推动AI音乐工具普及化
3. 格式完备：同时支持ABC与MusicXML输出，满足不同用户需求
4. 生态开放：承诺永久开源，鼓励社区参与共建

未来发展方向可包括：

• 引入更多作曲家与风格流派
• 支持多声部协同生成
• 集成音频合成能力（MIDI播放）
• 开发插件化接口供第三方调用

NotaGen不仅是一个技术产品，更是连接人工智能与艺术创作的桥梁，展现了LLM在创造性任务中的广阔前景。

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