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基于LLM的符号音乐生成：NotaGen实战

1. 引言

1.1 技术背景与应用场景

近年来，大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了突破性进展。其核心思想——通过大规模序列建模学习复杂结构规律——正被拓展至非文本领域，其中音乐生成成为极具潜力的应用方向之一。传统音乐生成方法多依赖规则系统或浅层模型，难以捕捉作曲中的深层结构和风格特征。而基于LLM范式的符号音乐生成技术，能够将乐谱编码为可处理的token序列，在海量乐谱数据上进行训练，从而学习到不同时期、作曲家及乐器配置下的音乐创作模式。

NotaGen正是这一趋势下的代表性项目。它将古典音乐的ABC记谱法转化为适合LLM处理的序列格式，构建了一个专注于高质量古典符号化音乐生成的专业模型。与通用音频生成模型不同，NotaGen输出的是结构清晰、可编辑的符号化乐谱（ABC/MusicXML），为音乐创作、教育和研究提供了全新的工具支持。

1.2 NotaGen的核心价值

NotaGen的价值体现在三个方面：专业性、可控性与实用性。首先，模型聚焦于古典音乐领域，针对巴洛克、古典主义、浪漫主义三大时期及其代表性作曲家进行了专门优化，确保生成结果符合特定历史风格的审美规范。其次，用户可通过WebUI界面精确控制“时期-作曲家-乐器”三重组合，实现高度定向的音乐创作。最后，系统提供完整的本地部署方案和二次开发支持，使研究人员和开发者能够在现有基础上进行功能扩展与学术探索。

本实践指南将深入解析NotaGen的工作机制，手把手演示从环境部署到音乐生成的完整流程，并分享关键参数调优技巧，帮助读者快速掌握这一前沿AI音乐工具的核心用法。

2. 系统架构与工作原理

2.1 整体架构设计

NotaGen采用典型的“LLM+WebUI”架构，分为模型推理核心与交互前端两大模块。后端基于Transformer解码器架构构建自回归语言模型，输入为经过特殊编码的音乐token序列，输出为下一个最可能的音乐事件token。前端则通过Gradio框架搭建直观的图形化界面，屏蔽底层技术复杂性，降低使用门槛。

整个系统的数据流如下：用户在WebUI中选择音乐风格参数 → 前端将参数打包发送至后端服务 → 后端根据参数构造prompt模板 → LLM以自回归方式逐个生成patch级音乐片段 → 所有patch拼接还原为完整ABC乐谱 → 返回前端展示并提供下载。

2.2 音乐表示与Token化策略

NotaGen的关键创新在于对符号音乐的有效表示。系统采用ABC记谱法作为中间表示层，这是一种轻量级的文本化乐谱格式，能准确描述音高、时值、节拍、调性等音乐要素。例如，一段C大调音阶可表示为：

X:1 T:C Major Scale M:4/4 L:1/8 K:C C D E F | G A B c |

在此基础上，NotaGen设计了分层tokenization方案： -元信息token：编码作品标题(X)、节拍(M)、音长(L)、调号(K)等全局属性 -事件token：表示单个音符（如C）、休止符(z)、连音线(()等基本音乐事件 -结构token：标记小节线(|)、重复符号(:)等组织元素

这种设计使得LLM不仅能学习音符间的局部关系，还能理解乐句、乐段的宏观结构，从而生成更具结构性的作品。

2.3 条件生成机制

为了实现风格可控生成，NotaGen采用条件前缀（conditioning prefix）技术。当用户选定“浪漫主义-肖邦-键盘”组合时，系统会自动构造如下prompt：

[PERIOD:Romantic][COMPOSER:Chopin][INSTRUMENT:Piano] X:1 M:3/4 L:1/8 K:Ab

该prompt作为初始上下文输入模型，引导后续生成过程严格遵循指定风格。这种显式条件注入方式相比隐向量调控更加稳定可靠，有效避免了风格漂移问题。

3. 快速上手与操作流程

3.1 环境准备与启动

NotaGen已封装为Docker镜像，极大简化了部署流程。执行以下命令即可一键启动服务：

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

或使用预置脚本：

/bin/bash /root/run.sh

成功启动后，终端将显示访问地址：

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

在浏览器中打开http://localhost:7860即可进入主界面。

资源要求：生成过程需约8GB显存，请确保GPU资源充足。

3.2 WebUI界面详解

左侧控制面板

风格选择区： -时期（Period）：下拉菜单选择“巴洛克”、“古典主义”或“浪漫主义” -作曲家（Composer）：联动更新，仅显示所选时期的代表人物 -乐器配置（Instrumentation）：进一步细化，如“键盘”、“管弦乐”、“室内乐”等

高级参数区： -Top-K (9)：限制每步候选词汇数量，值越小越保守 -Top-P (0.9)：核采样阈值，控制累积概率覆盖范围 -Temperature (1.2)：调节生成随机性，值越高创意性越强但稳定性下降

右侧输出面板

实时显示生成进度与patch信息，最终呈现完整的ABC格式乐谱代码，支持复制与文件导出。

3.3 完整生成步骤

1. 选择风格组合

2. 示例：时期 → “浪漫主义”，作曲家 → “肖邦”，乐器 → “键盘”

3. 调整生成参数（可选）

4. 初次使用建议保持默认值
5. 追求稳定可微调Temperature至1.0以下

6. 探索创意可提升至1.5以上

7. 点击“生成音乐”按钮

8. 系统验证组合有效性
9. 开始自回归生成（耗时30-60秒）

10. 实时刷新进度条与中间结果

11. 保存生成结果

12. 点击“保存文件”按钮
13. 系统自动保存两种格式至/root/NotaGen/outputs/目录：
    • {composer}_{instrument}_{timestamp}.abc
    • {composer}_{instrument}_{timestamp}.xml

4. 高级使用技巧与最佳实践

4.1 参数调优指南

经验法则：先用默认参数生成若干样本，挑选最接近预期的结果，再微调temperature进行渐进式优化。

4.2 批量生成与筛选策略

虽然当前WebUI为单次生成模式，但可通过以下方式实现批量产出： 1. 记录优质参数组合 2. 多次点击生成获取不同变体 3. 将结果导入MuseScore等专业软件进行人工评估 4. 挑选最佳作品用于后续编排或分析

此“生成-筛选”循环是当前阶段最有效的创作范式。

4.3 后期处理与再创作

AI生成的乐谱应视为创作起点而非终点。推荐后期处理流程： 1. 使用MuseScore打开MusicXML文件 2. 调整演奏记号（强弱、速度） 3. 优化声部平衡与织体密度 4. 添加踏板、连奏等细节 5. 导出为MIDI试听效果

通过人机协作，可显著提升最终作品的艺术表现力。

5. 典型应用案例

5.1 场景一：个性化钢琴小品创作

目标：生成一首具有肖邦夜曲风格的短篇钢琴曲

操作路径： 1. 时期：浪漫主义 2. 作曲家：肖邦 3. 乐器配置：键盘 4. Temperature设为1.3以增强抒情性 5. 生成后导入MuseScore添加rubato节奏处理

5.2 场景二：交响乐主题发展

目标：为管弦乐队创作一个古典风格的主题动机

操作路径： 1. 时期：古典主义 2. 作曲家：莫扎特 3. 乐器配置：管弦乐 4. 生成多个版本选取最优主题 5. 在DAW中扩展配器并制作完整编曲

5.3 场景三：跨风格对比研究

目标：比较同一作曲家不同体裁的创作风格差异

操作路径： 1. 固定作曲家（如贝多芬） 2. 分别选择“艺术歌曲”、“室内乐”、“管弦乐”三种配置 3. 对比生成结果的旋律密度、和声复杂度与结构特征 4. 提取共性与个性规律用于音乐学分析

6. 总结

NotaGen作为基于LLM范式的符号音乐生成系统，展现了人工智能在专业音乐创作领域的巨大潜力。通过将ABC记谱法与Transformer架构有机结合，实现了对古典音乐风格的高度可控生成。其WebUI设计兼顾易用性与灵活性，既适合音乐爱好者快速尝试AI作曲，也为研究人员提供了可扩展的技术平台。

本文详细介绍了NotaGen的部署流程、操作方法与高级技巧，强调了“参数调优-批量生成-人工精修”的协同创作模式。实践表明，合理设置temperature、top-k等参数可显著影响生成质量，而结合专业打谱软件的后期处理则是提升作品完成度的关键环节。

未来，随着更多高质量乐谱数据的积累与模型架构的持续优化，此类系统有望在音乐教育、影视配乐、游戏音效等领域发挥更大作用。对于希望深入探索的开发者，该项目开放的代码结构也为二次开发和学术研究提供了良好基础。

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