从贝多芬到柴可夫斯基｜NotaGen一键生成古典乐
2026/1/17 8:33:44
NotaGen快速上手：生成肖邦风格夜曲
1. 引言
在人工智能与音乐创作深度融合的今天，NotaGen 作为一款基于大语言模型（LLM）范式构建的符号化音乐生成系统，正为古典音乐爱好者和创作者提供前所未有的便捷体验。该模型由“科哥”主导进行 WebUI 二次开发，极大降低了使用门槛，使用户无需编程即可通过图形界面生成高质量、风格鲜明的古典乐作品。
本文将围绕如何使用 NotaGen 快速生成一首具有肖邦风格的钢琴夜曲展开，详细介绍其运行机制、操作流程与实用技巧。无论你是音乐创作者、AI 爱好者，还是对古典音乐数字化感兴趣的技术人员，都能从中获得可落地的操作指导。
2. 系统架构与技术原理
2.1 基于 LLM 的音乐生成范式
NotaGen 的核心思想是将音乐符号序列视为一种“语言”，并采用类似自然语言建模的方式训练生成模型。具体而言：
- 音符、节奏、调性等音乐元素被编码为离散 token
- 模型以自回归方式预测下一个 token
- 训练数据来自大量古典音乐 MIDI 文件转换而来的 ABC 或 MusicXML 格式乐谱
这种设计使得 LLM 能够学习作曲家的创作风格、和声进行规律以及结构组织逻辑，从而实现“风格可控”的音乐生成。
2.2 WebUI 二次开发的意义
原始模型通常依赖命令行或 Jupyter Notebook 进行调用，而 NotaGen 的 WebUI 封装带来了三大优势：
- 零代码交互：用户可通过下拉菜单选择风格组合，无需编写任何脚本
- 实时反馈：生成过程中显示 patch 分段进度，提升用户体验
- 多格式输出：自动导出 ABC 和 MusicXML 文件，便于后续编辑与播放
这一层封装不仅提升了可用性，也推动了 AI 音乐从研究走向大众应用。
3. 快速上手：生成肖邦风格夜曲
3.1 环境准备与启动
确保已部署包含 NotaGen 的镜像环境后，执行以下任一命令启动 WebUI：
cd /root/NotaGen/gradio && python demo.py或使用快捷脚本：
/bin/bash /root/run.sh成功启动后，终端会输出访问地址：
================================================== 🎵 NotaGen WebUI ================================================== 访问地址: http://0.0.0.0:7860 ==================================================在本地浏览器中打开http://localhost:7860即可进入操作界面。
提示：若为远程服务器，请配置端口转发或使用 SSH 隧道访问。
3.2 风格组合设置
要生成肖邦风格的夜曲，需正确配置以下三项参数：
| 参数 | 选择值 |
|---|---|
| 时期 | 浪漫主义 |
| 作曲家 | 肖邦 |
| 乐器配置 | 键盘 |
注意：只有当三者构成有效组合时，系统才允许生成。肖邦的作品以钢琴独奏为主，因此“键盘”是最匹配的选项。
3.3 参数调整建议
虽然默认参数适用于大多数场景，但针对夜曲这类情感细腻、旋律性强的体裁，推荐微调如下：
| 参数 | 推荐值 | 说明 |
|---|---|---|
| Temperature | 1.0–1.3 | 控制随机性；过高易失结构，过低则重复呆板 |
| Top-K | 9（保持默认） | 限制候选 token 数量，避免极端异常音程 |
| Top-P | 0.9（保持默认） | 结合 Temperature 实现平滑采样 |
初次尝试建议保持默认值，待熟悉输出质量后再逐步优化。
3.4 开始生成
点击“生成音乐”按钮后，系统将：
- 验证风格组合有效性
- 加载对应作曲家的风格嵌入向量
- 自回归生成多个音乐片段（patch）
- 拼接成完整乐谱并展示 ABC 文本
整个过程耗时约 30–60 秒，取决于 GPU 性能。
3.5 输出结果处理
生成完成后，右侧面板将显示 ABC 格式的乐谱文本。例如部分输出可能如下所示：
X:1 T:Nocturne in E-flat major (Chopin-style) C:Generated by NotaGen M:12/8 L:1/8 Q:1/4=66 K:Eb V:1 treble [V:1] z4 |: B3 A G | F2 E D C B, A, | G,3 C3 | ...点击“保存文件”按钮，系统将在/root/NotaGen/outputs/目录下创建两个文件：
{作曲家}_{乐器}_{时间戳}.abc{作曲家}_{乐器}_{时间戳}.xml
前者可用于轻量级查看与分享，后者可导入 MuseScore、Sibelius 等专业软件进行排版与演奏合成。
4. 多样化应用场景实践
4.1 场景一：创作系列夜曲作品
利用 NotaGen 可重复生成的特点，可以构建“肖邦风格夜曲集”：
- 固定“浪漫主义 + 肖邦 + 键盘”组合
- 每次生成后手动命名归档
- 后期筛选旋律优美、结构完整的片段
技巧：适当提高 Temperature 至 1.4，增加创意多样性。
4.2 场景二：探索不同乐器配置的影响
尽管肖邦主要创作钢琴曲，但可通过对比实验观察模型泛化能力：
- 保持作曲家为“肖邦”，尝试切换至“艺术歌曲”
- 观察生成旋律是否仍具抒情性
- 分析伴奏织体是否符合人声支持逻辑
此类实验有助于理解模型是否真正掌握了“风格本质”，而非简单复制模板。
4.3 场景三：跨时期风格迁移
尝试“错位搭配”以激发新灵感：
- 选择“巴洛克 + 肖邦 + 键盘” → 探索复调化的夜曲
- 选择“古典主义 + 李斯特 + 管弦乐” → 感受早期交响化倾向
这些非标准组合虽不一定“合理”，但常能产出富有实验性的音乐素材。
5. 输出格式详解与后期处理
5.1 ABC 格式：轻量级记谱法
ABC 是一种基于文本的音乐表示法，具备以下优点：
- 易读性强，适合版本控制
- 支持在线渲染（如 abcjs）
- 可轻松转换为 MIDI 或音频
示例解析：
M:12/8 → 拍号为 12/8 K:Eb → 调性为降E大调 L:1/8 → 基本音符长度为八分音符5.2 MusicXML 格式：专业级交换标准
MusicXML 是当前主流打谱软件通用的 XML 格式，优势包括：
- 完整保留乐谱排版信息（连线、装饰音、力度标记等）
- 支持多声部、复杂节奏与歌词
- 可直接导入 MuseScore 导出 PDF 或生成高质量音频
建议将重要作品优先以.xml形式存档。
5.3 后期优化建议
AI 生成的乐谱往往需要人工润色，推荐流程如下：
- 使用 MuseScore 打开
.xml文件 - 检查节拍错误、不协和音程或突兀跳进
- 添加踏板标记、rubato 提示等演奏细节
- 导出为 MIDI 或 WAV 音频用于试听
6. 故障排查与性能优化
6.1 常见问题及解决方案
| 问题现象 | 可能原因 | 解决方法 |
|---|---|---|
| 点击生成无响应 | 风格组合无效 | 检查三选是否完整且合法 |
| 生成速度缓慢 | 显存不足或模型加载慢 | 关闭其他程序，确认 GPU 可用 |
| 保存失败 | 未生成成功或权限不足 | 确认已生成乐谱，检查/outputs/目录权限 |
| 音乐结构混乱 | 参数设置不当 | 降低 Temperature，避免过高随机性 |
6.2 性能调优建议
- 若显存紧张（<8GB），可修改配置减小
PATCH_LENGTH - 批量生成时建议写脚本调用后端 API，而非反复点击 UI
- 定期清理
/outputs/目录防止磁盘溢出
7. 高级技巧与扩展方向
7.1 参数调优策略
| 目标 | 参数调整建议 |
|---|---|
| 更稳定保守 | Temperature ↓ (0.8–1.0)，Top-K ↑ (15–20) |
| 更富创造力 | Temperature ↑ (1.5–2.0)，Top-P ↓ (0.8) |
| 减少重复模式 | 启用 repetition penalty（需修改源码） |
7.2 批量生成与筛选机制
虽然当前 WebUI 不支持批量操作，但可通过以下方式模拟：
- 记录最佳参数组合
- 多次点击生成并手动保存
- 使用外部工具比对旋律相似度
- 筛选出最具艺术价值的作品
未来可通过调用 Python API 实现自动化批处理。
7.3 与其他工具链集成
- 将
.abc文件接入 VexFlow 实现网页端可视化 - 使用
music21库分析生成乐谱的和声功能 - 结合 Diffusion 模型生成封面图，打造完整数字专辑
8. 总结
NotaGen 作为基于 LLM 范式的符号化音乐生成系统，凭借其直观的 WebUI 设计和强大的风格控制能力，显著降低了 AI 创作古典音乐的技术门槛。通过本文介绍的操作流程，用户可快速生成一首具有肖邦风格的夜曲，并进一步拓展至多样化创作场景。
关键要点回顾：
- 风格组合必须合法：时期、作曲家、乐器三者需匹配
- 参数调节影响质量：Temperature 是最关键的控制变量
- 输出双格式支持：ABC 便于传播，MusicXML 适合专业编辑
- 后期人工润色必要：AI 提供初稿，人类完成艺术升华
随着模型持续迭代与社区生态完善，NotaGen 正成为连接人工智能与古典音乐创作的重要桥梁。
获取更多AI镜像
想探索更多AI镜像和应用场景？访问 CSDN星图镜像广场，提供丰富的预置镜像，覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域，支持一键部署。