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基于LLM的古典音乐生成方案｜NotaGen WebUI使用指南

1. 快速上手：启动与访问

1.1 启动NotaGen WebUI服务

NotaGen 是一个基于大语言模型（LLM）范式构建的高质量符号化古典音乐生成系统。其WebUI界面经过二次开发，提供了直观友好的交互方式，便于用户快速生成符合特定风格的古典乐谱。

在部署完成后，您可以通过以下命令启动WebUI服务：

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

或者使用预设的快捷脚本简化操作：

/bin/bash /root/run.sh

执行成功后，终端将输出如下提示信息：

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

该提示表明服务已正常运行，并监听在本地7860端口。

1.2 访问WebUI界面

打开浏览器，输入以下地址进行访问：

http://localhost:7860

若部署环境为远程服务器，请确保端口已正确映射并开放防火墙权限，通过公网IP或域名加端口号的方式访问（如http://your-server-ip:7860）。

页面加载完成后，您将看到一个清晰的双栏式界面布局，左侧为控制面板，右侧为输出区域，整体设计简洁专业，适合非专业音乐人和技术人员共同使用。

2. 界面功能详解

2.1 左侧控制面板

风格选择区域

风格是决定生成音乐特征的核心维度，NotaGen 提供了三个层级的风格配置：

• 时期（Period）
  可选：巴洛克、古典主义、浪漫主义。不同时期具有显著不同的和声结构与节奏特征。

• 作曲家（Composer）
  下拉列表会根据所选“时期”动态更新。例如选择“古典主义”后，可选贝多芬、莫扎特、海顿等代表性人物。

• 乐器配置（Instrumentation）
  根据选定的作曲家自动匹配其典型作品类型。例如选择“肖邦”时，仅提供“艺术歌曲”和“键盘”，因其创作集中于钢琴领域。

重要提示：只有形成有效组合（即三者均被正确选择且逻辑自洽），系统才允许触发生成流程。无效组合将被前端拦截并提示错误。

高级生成参数

这些参数直接影响生成过程的多样性与稳定性，建议初学者保持默认值，熟悉后再尝试调优。

调整策略参考： - 追求稳定复现某位作曲家风格 → 降低 Temperature 至 0.8~1.0 - 探索新颖变体 → 提高 Temperature 至 1.5 以上 - 减少异常音程跳跃 → 增大 Top-K（如 15~20）

2.2 右侧输出面板

实时生成反馈

点击“生成音乐”按钮后，系统开始推理并实时显示进度信息，包括： - 当前patch生成状态 - 已完成片段数 / 总片段数 - 模型推理耗时估算

此过程通常持续30~60秒，具体时间取决于GPU性能及序列长度。

最终乐谱展示

生成结束后，右侧将以文本形式呈现ABC格式的完整乐谱。ABC是一种轻量级、可读性强的ASCII音乐记谱法，支持直接复制粘贴至第三方编辑器进一步处理。

同时提供“保存文件”按钮，用于导出标准化格式。

3. 使用流程详解

3.1 构建有效的风格组合

步骤一：选择音乐时期

从“时期”下拉菜单中选择目标历史阶段。每个时期代表一套独特的音乐语法规则： -巴洛克：复调主导，常用通奏低音，强调对位法 -古典主义：主调音乐成熟，结构规整（奏鸣曲式盛行） -浪漫主义：情感表达强烈，和声复杂，节奏自由度高

步骤二：指定作曲家

系统内置多位代表性作曲家，其训练数据来源于公开领域的MIDI转录与乐谱数字化资源。选择后，模型将激活对应的知识路径，模拟该作曲家的创作风格。

示例： - 选择“巴赫” → 激活复调写作模块 - 选择“李斯特” → 引入炫技性跑动与扩展和弦

步骤三：设定乐器编制

不同编制对应不同的声部组织逻辑： - “键盘” → 单行五线谱，左右手协调 - “管弦乐” → 多声部交响织体 - “室内乐” → 小型合奏编配（如弦乐四重奏）

系统内部维护了一个风格兼容性矩阵，确保三者组合合法。例如无法为“斯卡拉蒂”选择“管弦乐”，因其作品几乎全为键盘独奏。

3.2 执行生成任务

确认所有选项设置无误后，点击“生成音乐”按钮。系统将执行以下流程：

1. 输入编码：将风格标签转换为嵌入向量
2. 上下文初始化：构建初始prompt（含风格提示与起始音符）
3. 自回归生成：逐patch生成乐谱片段
4. 后处理整合：拼接各段并格式化为标准ABC

生成过程中不可中断；若需重新尝试，请等待当前任务结束。

3.3 导出与保存结果

生成完成后，点击“保存文件”按钮，系统将在/root/NotaGen/outputs/目录下创建两个文件：

• {composer}_{instrument}_{timestamp}.abc
  文本格式乐谱，适用于快速查看与分享
• {composer}_{instrument}_{timestamp}.xml
  MusicXML 格式，兼容主流打谱软件（如 MuseScore、Sibelius、Finale）

文件命名规范清晰，便于后期归档与管理。

4. 支持的风格组合概览

NotaGen 当前支持112种经过验证的有效风格组合，覆盖三大主要音乐时期。以下是部分典型配置示例：

4.1 巴洛克时期

典型应用：生成《赋格的艺术》风格复调练习曲

4.2 古典主义时期

典型应用：创作C大调钢琴奏鸣曲第一乐章

4.3 浪漫主义时期

典型应用：生成夜曲风格的降E大调钢琴小品

5. 典型应用场景实践

5.1 场景一：生成浪漫派钢琴独奏

目标：模仿肖邦风格创作一首抒情性钢琴曲

操作步骤： 1. 时期：选择“浪漫主义” 2. 作曲家：选择“肖邦” 3. 乐器配置：选择“键盘” 4. 参数保持默认（Temperature=1.2） 5. 点击“生成音乐”

预期效果：旋律线条优美，左手伴奏采用分解和弦模式，调性以降D、b小调为主，体现典型的夜曲气质。

5.2 场景二：生成古典主义交响乐片段

目标：生成类似贝多芬早期交响曲的管弦乐主题

操作步骤： 1. 时期：选择“古典主义” 2. 作曲家：选择“贝多芬” 3. 乐器配置：选择“管弦乐” 4. Temperature 调整为 1.0（增强结构性） 5. 点击“生成音乐”

输出特点：包含清晰的主题动机、配器分层明确（弦乐组+木管+铜管点缀），节拍多为4/4或3/4。

5.3 场景三：探索同一作曲家的不同表现形式

目的：对比勃拉姆斯在不同编制下的风格差异

实验设计： - 实验1：选择“艺术歌曲” → 观察人声旋律与钢琴伴奏的关系 - 实验2：选择“管弦乐” → 分析交响化展开手法 - 实验3：选择“室内乐” → 研究声部平衡与对话机制

通过多次生成并导出MusicXML文件，可在MuseScore中进行可视化比对，深入理解作曲家的语言共性与变体。

6. 输出格式说明与后续处理

6.1 ABC格式详解

ABC是一种基于文本的音乐表示法，具有以下优势： - 可读性强，易于版本控制 - 支持Git托管与协作编辑 - 可通过在线工具（如 abcnotation.com）即时播放预览

示例片段：

X:1 T:Generated by NotaGen M:4/4 L:1/8 K:C z4 | G3G ABcd | e2e2 g2 | ...

6.2 MusicXML格式优势

作为行业标准交换格式，MusicXML具备更强的专业适用性： - 支持完整乐谱排版（谱号、调号、力度标记等） - 可导入MuseScore进行人工润色 - 支持导出PDF打印或生成MIDI音频

推荐工作流： 1. 使用NotaGen生成初稿（ABC/MusicXML） 2. 导入MuseScore调整细节（如指法、呼吸记号） 3. 渲染为MIDI试听或导出音频 4. 必要时回填修改至原始ABC文件

7. 故障排查与常见问题

7.1 生成无响应

现象：点击“生成音乐”无任何反馈

原因分析： - 风格组合不完整或非法 - 前端JavaScript报错导致事件绑定失败

解决方案： - 检查是否已完成“时期-作曲家-乐器”三级选择 - 查看浏览器开发者工具是否有错误日志 - 刷新页面重试

7.2 生成速度缓慢

现象：生成耗时超过2分钟

可能原因： - GPU显存不足（建议至少8GB） - 模型加载未启用CUDA加速 - 系统存在其他高负载进程

优化建议： - 关闭无关程序释放资源 - 检查PyTorch是否识别到GPU（nvidia-smi） - 若长期使用，可考虑升级至A10/A100级别显卡

7.3 文件保存失败

现象：点击“保存文件”无反应或提示失败

检查项： - 是否已成功生成乐谱（需先完成生成） -/root/NotaGen/outputs/目录是否存在且可写 - 文件系统权限是否受限（可用ls -l /root/NotaGen/outputs/检查）

修复命令示例：

mkdir -p /root/NotaGen/outputs chmod 755 /root/NotaGen/outputs

7.4 生成质量不佳

现象：乐谱出现不合理音程、节奏混乱

应对策略： - 降低 Temperature 至 1.0 以内，提升一致性 - 多次生成取最优结果（AI创作的本质特性） - 结合后期人工修正（推荐使用MuseScore）

8. 高级使用技巧

8.1 参数调优指南

建议建立参数对照表，记录每次生成的输入与输出，逐步积累调参经验。

8.2 批量生成策略

虽然当前WebUI仅支持单次生成，但仍可通过以下方式实现批量产出：

1. 记录若干组偏好参数组合
2. 手动依次切换并点击生成
3. 将所有.abc文件统一归档
4. 使用脚本批量转换为MIDI进行听觉筛选

未来可通过API接口扩展实现自动化批处理。

8.3 后期编辑与再创作

AI生成仅为起点，真正的价值在于人机协同：

1. 将.xml文件导入 MuseScore
2. 调整速度标记、表情术语、分句逻辑
3. 修改个别音符以消除机械感
4. 添加演奏指示（踏板、弓法等）
5. 导出为PDF乐谱或音频文件

此举不仅能提升作品质量，也加深对音乐结构的理解。

9. 注意事项与最佳实践

1. 版权说明：
   本项目基于开源协议发布，生成内容可用于学习、研究与非商业用途。若用于出版或演出，请注明“AI辅助创作”并尊重原作者署名权。

2. 资源需求：
   推荐配置：NVIDIA GPU ≥8GB显存，RAM ≥16GB，SSD存储空间充足。

3. 生成局限性：
   AI尚无法完全理解音乐的情感内涵与文化背景，生成结果可能存在风格漂移或技术瑕疵，需结合人工判断。

4. 文件管理：
   定期备份/outputs/目录，避免因容器重启导致数据丢失。

10. 获取帮助与技术支持

• 技术文档：查看项目根目录下的CLAUDE.md获取模型架构细节
• 更新日志：查阅todo.md了解功能迭代计划
• 部署说明：参考镜像说明.md完成环境配置
• 联系作者：微信 312088415（科哥），备注“NotaGen咨询”

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