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2026/1/17 9:00:50
如何用NotaGen生成古典音乐？基于LLM的AI作曲实践全解析
1. 引言：当大语言模型遇见古典音乐创作
1.1 AI作曲的技术演进背景
近年来，生成式人工智能在艺术创作领域取得了突破性进展。从图像生成到文本创作，再到音频合成，AI正逐步渗透到创意产业的核心环节。在音乐领域，传统的MIDI序列建模和基于RNN的生成方法已逐渐被更先进的范式所取代。其中，基于大语言模型（LLM）的符号化音乐生成技术成为新的研究热点。
NotaGen正是这一趋势下的代表性项目——它将古典音乐视为一种“语言”，利用LLM范式对作曲家的风格、时期特征和乐器配置进行建模，实现高质量的符号化音乐生成。与直接生成音频波形不同，符号化音乐（如ABC记谱法、MusicXML）更接近人类作曲的本质过程，具备更强的可编辑性和结构可控性。
1.2 NotaGen的核心价值与创新点
NotaGen的独特之处在于：
- 风格精准控制：支持巴洛克、古典主义、浪漫主义三大时期的多位作曲家风格迁移
- 乐器组合匹配：根据作曲家历史作品自动推荐合理的乐器配置
- 参数可调性强：通过Top-K、Top-P、Temperature等采样参数精细调控生成多样性
- 输出格式专业：同时生成ABC轻量级文本谱面和MusicXML标准交换格式，便于后续处理
本篇文章将深入解析如何使用NotaGen完成一次完整的AI作曲实践，涵盖环境部署、参数设置、生成策略及后期优化全流程。
2. 环境准备与系统启动
2.1 镜像环境说明
本文所述方案基于CSDN星图平台提供的预置镜像：
镜像名称：
NotaGen基于LLM 范式生成高质量古典符号化音乐的模型 webui二次开发构建by科哥
该镜像已集成以下组件：
- Python 3.10+
- PyTorch 深度学习框架
- HuggingFace Transformers 库
- Gradio WebUI界面
- 预训练的NotaGen音乐生成模型
系统资源需求：至少8GB GPU显存（建议NVIDIA T4及以上）
2.2 启动WebUI服务
打开终端并执行以下任一命令启动服务：
cd /root/NotaGen/gradio && python demo.py或使用快捷脚本：
/bin/bash /root/run.sh成功启动后会显示如下提示信息：
================================================== 🎵 NotaGen WebUI ================================================== 访问地址: http://0.0.0.0:7860 ==================================================2.3 访问本地Web界面
在浏览器中输入以下地址即可进入操作界面：
http://localhost:7860注意：若为远程服务器，请确保端口7860已开放，并通过SSH隧道转发本地端口。
3. WebUI界面详解与操作流程
3.1 界面布局概览
NotaGen的Gradio界面采用左右分栏设计：
- 左侧控制面板：负责风格选择与参数设置
- 右侧输出面板：实时展示生成进度与最终乐谱
主要功能模块划分：
| 区域 | 功能 |
|---|---|
| 风格选择区 | 时期 → 作曲家 → 乐器配置三级联动 |
| 高级参数区 | Top-K、Top-P、Temperature调节 |
| 生成按钮 | 触发音乐生成任务 |
| 输出显示区 | 实时日志 + ABC乐谱预览 |
| 文件保存区 | 导出.abc和.xml文件 |
4. 音乐生成核心步骤详解
4.1 构建有效风格组合
NotaGen采用“时期-作曲家-乐器”三级约束机制，确保生成结果符合历史真实性。
步骤1：选择音乐时期
下拉菜单提供三个选项：
- 巴洛克（Baroque）
- 古典主义（Classical）
- 浪漫主义（Romantic）
示例：选择“浪漫主义”后，系统仅允许选择该时期活跃的作曲家。
步骤2：选择目标作曲家
系统根据所选时期动态更新作曲家列表。例如：
| 时期 | 支持作曲家（部分） |
|---|---|
| 巴洛克 | 巴赫、亨德尔、维瓦尔第、斯卡拉蒂 |
| 古典主义 | 贝多芬、莫扎特、海顿 |
| 浪漫主义 | 肖邦、李斯特、德彪西、柴可夫斯基、勃拉姆斯 |
步骤3：选择乐器配置
作曲家决定可用的配器类型。以“肖邦”为例，其支持：
- 艺术歌曲
- 键盘（钢琴独奏为主）
而“贝多芬”则支持更广泛的：
- 室内乐
- 管弦乐
- 键盘等
⚠️ 提示：只有三者构成合法组合时，“生成音乐”按钮才可点击。
4.2 参数调优指南
虽然默认参数已能产出良好结果，但合理调整可显著影响生成质量。
| 参数 | 默认值 | 作用说明 | 推荐范围 |
|---|---|---|---|
| Top-K | 9 | 限制每步候选token数量 | 5~20 |
| Top-P (Nucleus Sampling) | 0.9 | 累积概率阈值，过滤低概率token | 0.8~0.95 |
| Temperature | 1.2 | 控制输出随机性，越高越“有创意” | 0.8~1.8 |
不同创作目标的参数建议：
| 目标 | Top-K | Top-P | Temperature |
|---|---|---|---|
| 忠实模仿原作风格 | 15 | 0.85 | 0.9 |
| 增加旋律新颖性 | 8 | 0.9 | 1.5 |
| 平衡稳定与创意 | 9 | 0.9 | 1.2 |
建议初学者保持默认值，熟悉后再尝试微调。
4.3 执行音乐生成
点击“生成音乐”按钮后，系统将执行以下流程：
- 合法性校验：验证风格组合是否存在于预设规则库中
- 上下文构建：将用户选择编码为prompt输入模型
- 自回归生成：逐patch生成音乐片段（约30–60秒）
- 格式化输出：转换为ABC记谱法并在界面展示
生成过程中，右侧面板将实时输出类似以下信息：
[INFO] Generating patch 1/6... [INFO] Patch generated: C major, 4/4 time [INFO] Generating patch 2/6... ... [SUCCESS] Music generation completed!4.4 保存与导出生成结果
生成完成后，点击“保存文件”按钮，系统将自动创建两个文件：
- ABC格式：
{composer}_{instrument}_{timestamp}.abc - MusicXML格式：
{composer}_{instrument}_{timestamp}.xml
文件存储路径为：
/root/NotaGen/outputs/两种格式的特点对比：
| 格式 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| ABC | 文本可读、轻量级、易于分享 | 在线转换、代码版本管理 |
| MusicXML | 行业标准、支持复杂记号 | MuseScore/Sibelius编辑、打印出版 |
5. 典型应用场景实战
5.1 场景一：生成肖邦风格钢琴曲
目标：创作一首具有肖邦夜曲特征的键盘作品
操作步骤：
- 时期：浪漫主义
- 作曲家：肖邦
- 乐器配置：键盘
- 参数保持默认
- 点击“生成音乐”
✅ 成功案例特征：常见降D大调、左手琶音伴奏、右手抒情旋律线、rubato节奏自由度高
5.2 场景二：模拟贝多芬交响乐片段
目标：生成一段管弦乐队演奏的主题动机
操作步骤：
- 时期：古典主义
- 作曲家：贝多芬
- 乐器配置：管弦乐
- Temperature调至1.0（增强结构性）
- 点击生成
🎯 输出分析重点：
- 是否包含清晰的主题句（Theme）
- 配器是否体现古典交响乐典型编制（双管制木管+铜管）
- 和声进行是否遵循功能性和声体系
5.3 场景三：探索同一作曲家的不同表达形式
实验设计：固定作曲家“莫扎特”，比较三种乐器配置的差异
| 配置 | 音乐特征预期 |
|---|---|
| 键盘 | 清晰对位、装饰音丰富 |
| 室内乐 | 多声部对话感强 |
| 管弦乐 | 结构宏大、动态对比明显 |
💡 实践建议：多次生成取最优结果，并结合人工筛选提升质量。
6. 故障排查与高级技巧
6.1 常见问题解决方案
| 问题现象 | 可能原因 | 解决方法 |
|---|---|---|
| 点击无反应 | 风格组合不完整 | 检查三项是否均已选择 |
| 生成速度慢 | 显存不足或模型加载失败 | 关闭其他程序，检查GPU状态 |
| 保存失败 | 未先生成音乐 | 确认ABC乐谱已显示再点击保存 |
| 音乐质量差 | 参数不合理或组合冷门 | 调整Temperature，更换作曲家尝试 |
6.2 高级使用技巧
技巧1：参数组合调优策略
可通过A/B测试方式寻找最佳参数组合：
# 示例：批量测试不同temperature的影响 temperatures = [0.8, 1.0, 1.2, 1.5] for temp in temperatures: generate_music(composer="Chopin", instrument="keyboard", temperature=temp) # 人工评分并记录偏好技巧2：后期人工润色提升品质
AI生成的乐谱往往需要进一步优化：
- 将
.xml文件导入MuseScore - 调整力度标记（crescendo/diminuendo）
- 添加踏板指示（Ped. ... ∗）
- 修正节奏对齐误差
- 导出为PDF或MIDI播放试听
技巧3：构建个人AI作曲工作流
推荐的标准流程如下：
[选择风格] ↓ [生成多个候选] ↓ [人工筛选最佳] ↓ [导入打谱软件] ↓ [手动润色优化] ↓ [导出音频/MIDI/PDF]7. 总结
7.1 实践收获回顾
本文系统介绍了如何使用NotaGen这一基于LLM范式的AI作曲工具完成古典音乐生成的全过程。我们掌握了：
- 如何正确配置“时期-作曲家-乐器”三元组以触发有效生成
- 关键采样参数（Top-K、Top-P、Temperature）对音乐风格的影响规律
- 从WebUI操作到文件导出的完整工程闭环
- 多种典型场景下的应用策略与优化思路
7.2 最佳实践建议
- 从经典组合入手：优先尝试“贝多芬+管弦乐”、“肖邦+键盘”等高频组合
- 善用默认参数：初期避免过度调整，待理解模型行为后再精细化调参
- 接受迭代过程：AI作曲不是“一键生成杰作”，而是“辅助创意+人工精修”的协同模式
- 重视后期处理：利用专业软件（如MuseScore）提升最终呈现质量
随着LLM在符号音乐建模方面的持续进步，未来我们将看到更多融合风格迁移、情感控制、结构规划的智能作曲系统。NotaGen作为当前阶段的一个优秀实践案例，为音乐创作者提供了全新的灵感来源和技术工具。
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