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NotaGen深度教程：MusicXML格式导出与编辑

1. 引言

随着人工智能在音乐创作领域的不断渗透，基于大语言模型（LLM）范式的符号化音乐生成技术正逐步走向成熟。NotaGen 是一个专注于生成高质量古典音乐的AI系统，通过将音乐表示为序列化文本（如ABC记谱法），利用LLM的强大上下文建模能力实现风格化作曲。该项目由“科哥”主导进行WebUI二次开发，极大降低了使用门槛，使非编程背景的音乐爱好者也能轻松参与AI作曲。

本教程聚焦于 NotaGen 的核心功能之一——MusicXML 格式导出与后续编辑。相较于轻量级的ABC格式，MusicXML 是当前主流打谱软件之间通用的标准交换格式，支持复杂的乐谱结构、演奏标记和排版信息。掌握其生成机制与后期处理流程，是将AI生成结果转化为可演奏、可出版乐谱的关键一步。

本文属于教程指南类（Tutorial-Style）技术文章，旨在提供从环境启动到文件编辑的完整实践路径，确保读者能够真正落地应用该技术。

2. 环境准备与系统启动

2.1 运行环境说明

NotaGen 基于 Python 构建，依赖 PyTorch 和 Hugging Face Transformers 等深度学习框架，并通过 Gradio 实现可视化界面。推荐运行环境如下：

• 操作系统：Linux（Ubuntu 20.04+）
• GPU：NVIDIA 显卡，显存 ≥ 8GB
• Python 版本：3.9 或以上
• 关键库：gradio,transformers,music21,xml.etree

项目根目录结构示例如下：

/root/NotaGen/ ├── gradio/ # WebUI 主程序 ├── outputs/ # 输出文件存储目录 ├── models/ # 预训练模型权重 └── utils/ # 工具脚本（含ABC转MusicXML模块）

2.2 启动 WebUI 服务

打开终端并执行以下命令之一以启动服务：

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

或使用封装好的快捷脚本：

/bin/bash /root/run.sh

成功启动后，终端会显示类似提示：

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

此时可通过浏览器访问http://localhost:7860进入交互界面。

注意：若部署在远程服务器，请确保端口 7860 已开放且防火墙允许访问。

3. WebUI 界面详解与音乐生成

3.1 左侧控制面板功能解析

风格选择区域

• 时期（Period）：提供三大历史分期选项——巴洛克、古典主义、浪漫主义。不同时期对应不同的和声语言与结构特征。
• 作曲家（Composer）：动态联动所选时期，例如选择“浪漫主义”后可选肖邦、李斯特等。
• 乐器配置（Instrumentation）：进一步细化作品类型，如“键盘”代表钢琴独奏，“管弦乐”则生成交响性织体。

高级生成参数

初次使用者建议保持默认设置，待熟悉生成效果后再微调。

3.2 右侧输出面板行为分析

点击“生成音乐”按钮后，系统执行以下流程：

1. 输入验证：检查三元组（时期, 作曲家, 乐器）是否存在于预定义组合中（共112种合法组合）。
2. 序列生成：调用LLM模型逐patch生成ABC格式乐谱文本。
3. 实时反馈：在输出区逐行打印生成进度及中间patch内容。
4. 格式转换：调用内部工具将ABC字符串转换为标准MusicXML文档。
5. 文件保存：自动写入两个文件至/root/NotaGen/outputs/目录。

生成完成后，右侧将展示原始ABC代码，便于查看与复制。

4. MusicXML 导出机制剖析

4.1 ABC 到 MusicXML 的转换原理

NotaGen 使用music21库完成格式转换。其核心逻辑如下：

from music21 import converter, stream def abc_to_musicxml(abc_string, output_path): try: # 解析ABC字符串为music21 Score对象 score = converter.parse(abc_string, format='abc') # 验证解析结果 if not isinstance(score, stream.Score): raise ValueError("Invalid ABC syntax") # 导出为MusicXML文件 score.write('musicxml', fp=output_path) print(f"✅ MusicXML saved to {output_path}") except Exception as e: print(f"❌ Conversion failed: {str(e)}") # 示例调用 abc_code = """ X:1 T:Generated by NotaGen M:4/4 L:1/8 K:C CDEF GABc | cBAG FEDC | """ abc_to_musicxml(abc_code, "/root/NotaGen/outputs/test.xml")

上述代码展示了关键步骤：

• converter.parse()将ABC文本解析为结构化的音符、节拍、调号等元素；
• score.write('musicxml')调用内置序列化器生成.xml文件。

4.2 输出文件命名规则

系统自动生成带时间戳的文件名，格式为：

{composer}_{instrumentation}_{timestamp}.xml

例如：

Chopin_keyboard_20250405_142310.xml Beethoven_orchestra_20250405_142533.xml

这有助于区分不同实验结果，避免覆盖。

5. MusicXML 文件的编辑与应用

5.1 推荐编辑工具

生成的.xml文件可在以下专业软件中打开并进一步编辑：

其中MuseScore因其免费性和强大生态，是最推荐的首选工具。

5.2 在 MuseScore 中加载与优化

操作步骤：

1. 打开 MuseScore；
2. 选择文件 → 打开，浏览至/root/NotaGen/outputs/目录；
3. 选中.xml文件并导入；
4. 系统自动渲染五线谱，可播放试听。

常见优化建议：

• 调整谱面布局：使用“重新排列谱表”功能优化页面美观度；
• 修正错误音符：AI可能生成超出乐器音域的音高，需手动调整；
• 添加表情记号：加入力度变化（p, f）、踏板标记、连奏弧线等；
• 分声部整理：对于室内乐或管弦乐作品，检查各声部独立性。

提示：可通过Ctrl + Shift + C添加注释，标记AI生成段落以便后期修订。

6. 实际应用场景演示

6.1 场景一：生成肖邦风格钢琴小品

操作流程：

1. 时期：浪漫主义
2. 作曲家：肖邦
3. 乐器配置：键盘
4. 参数保持默认
5. 点击“生成音乐”

约45秒后生成完成，系统保存：

• Chopin_keyboard_20250405_151022.abc
• Chopin_keyboard_20250405_151022.xml

将XML文件导入 MuseScore，可见典型的降D大调夜曲式前奏，左手分解和弦配合右手旋律线条，具备较强的艺术表现力。

6.2 场景二：贝多芬式交响乐片段

1. 选择“古典主义”时期；
2. 作曲家选“贝多芬”；
3. 乐器配置选“管弦乐”。

生成结果包含完整的弦乐组、木管与铜管声部，MusicXML 文件能准确映射各乐器谱表，适合用于电影配乐初稿构思。

7. 故障排查与最佳实践

7.1 常见问题解决方案

7.2 最佳实践建议

1. 多次生成择优选用：AI生成具有随机性，建议同一配置生成3–5次，挑选最符合预期的结果。
2. 先审ABC再转XML：在WebUI中先检查ABC代码是否有明显语法错误（如未闭合括号、非法符号）。
3. 定期备份outputs目录：防止因系统重启导致文件丢失。
4. 结合人工润色：将AI视为“作曲助手”，最终作品仍需人类审美把关。

8. 总结

8. 总结

本文系统讲解了 NotaGen AI音乐生成系统中 MusicXML 格式的导出机制与实际编辑流程。作为一款基于 LLM 范式的符号音乐生成工具，NotaGen 不仅实现了高质量的风格化作曲，还通过标准化格式输出打通了与专业音乐制作生态的连接。

我们从环境搭建入手，详细介绍了 WebUI 的使用方式、生成参数的意义以及 ABC 到 MusicXML 的底层转换逻辑。并通过真实案例展示了如何将 AI 生成结果导入 MuseScore 等打谱软件进行后期优化，使其具备实际演奏与传播价值。

未来，随着模型精度提升与格式兼容性的增强，AI生成乐谱有望直接达到出版级别。而现阶段的最佳路径仍是“AI生成 + 人工精修”的协同模式。掌握这一工作流，将帮助音乐创作者显著提升灵感转化效率。

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