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AI音乐创作新体验｜NotaGen大模型镜像使用全解析

1. 引言：AI与古典音乐的融合新范式

随着大语言模型（LLM）技术的不断演进，其应用边界已从自然语言处理拓展至艺术创作领域。在众多创新实践中，NotaGen作为一款基于LLM范式生成高质量古典符号化音乐的模型，正逐步改变传统音乐创作的方式。该模型由开发者“科哥”进行WebUI二次开发并封装为可一键部署的镜像，极大降低了用户使用门槛。

NotaGen的核心价值在于：它不仅能够理解巴洛克、古典主义、浪漫主义等不同时期的音乐风格特征，还能结合具体作曲家（如贝多芬、肖邦）和乐器配置（键盘、管弦乐等），生成符合音乐理论规范的ABC格式乐谱。这种将文本生成机制迁移到符号化音乐创作中的尝试，标志着AI在创造性任务上的进一步深化。

本文将围绕NotaGen镜像的使用流程、核心功能、参数调优策略及实际应用场景进行全面解析，帮助音乐爱好者、AI研究者和创作者快速掌握这一工具的使用方法，并探索其在音乐教育、灵感激发和作品原型设计中的潜力。

2. 环境准备与WebUI启动

2.1 镜像环境说明

NotaGen镜像已预配置完整运行环境，包含以下关键组件：

• Python 3.9+
• PyTorch 深度学习框架
• Transformers 库支持LLM推理
• Gradio 构建的交互式Web界面
• Music21、ABC库用于乐谱解析与输出

所有依赖项均已集成于容器中，用户无需手动安装任何软件包。

2.2 启动WebUI服务

进入系统终端后，执行以下任一命令即可启动服务：

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

或使用提供的快捷脚本：

/bin/bash /root/run.sh

启动成功后，终端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

打开浏览器，输入地址：

http://localhost:7860

若部署在远程服务器上，请确保端口7860已开放，并通过公网IP或域名访问。首次加载可能需要30秒左右完成模型初始化。

提示：生成过程需占用约8GB显存，建议在具备NVIDIA GPU的环境中运行以获得最佳性能。

3. WebUI界面详解与操作流程

3.1 界面布局结构

NotaGen的WebUI采用左右分栏设计，左侧为控制面板，右侧为输出区域，整体布局清晰直观。

左侧控制面板

• 风格选择区：

  • 时期：下拉菜单选择“巴洛克”、“古典主义”或“浪漫主义”
  • 作曲家：根据所选时期动态更新列表
  • 乐器配置：依据作曲家作品特点提供可用选项

• 高级设置区：

  • Top-K（默认9）
  • Top-P（默认0.9）
  • Temperature（默认1.2）

• 操作按钮：

  • “生成音乐”主按钮
  • “保存文件”按钮（生成完成后激活）

右侧输出面板

• 实时日志显示生成进度
• 最终输出ABC格式乐谱文本
• 提供复制与保存功能

4. 音乐生成全流程实践指南

4.1 风格组合选择策略

NotaGen支持多达112种有效风格组合，正确选择三要素是成功生成的前提。

示例：生成一首莫扎特风格的室内乐

1. 在“时期”中选择古典主义
2. “作曲家”自动更新为：贝多芬、莫扎特、海顿等
3. 选择莫扎特
4. “乐器配置”更新为：室内乐、合唱、键盘、管弦乐、声乐管弦乐
5. 选择室内乐

注意：只有合法的三元组才能触发生成逻辑，系统会在后台验证组合有效性。

4.2 参数调节对生成结果的影响

虽然默认参数适用于大多数场景，但适当调整可显著影响音乐风格倾向。

实践建议：

• 初次使用建议保持默认值
• 若希望模仿某位作曲家的经典风格，可降低Temperature至1.0以下
• 探索新颖表达时，可提升Temperature至1.5以上并多次生成筛选

4.3 执行生成与结果获取

点击“生成音乐”按钮后，系统将经历以下阶段：

1. 校验风格组合合法性
2. 初始化模型上下文
3. 分块（patch）生成ABC编码序列
4. 拼接完整乐谱并展示

整个过程耗时约30–60秒，取决于硬件性能。

生成完成后，点击“保存文件”，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—— 文本格式乐谱，便于分享与编辑
• {作曲家}_{乐器}_{时间戳}.xml—— MusicXML标准格式，兼容主流打谱软件

5. 输出格式解析与后续处理

5.1 ABC记谱法简介

ABC是一种轻量级的文本化音乐表示方式，具有良好的可读性和跨平台兼容性。示例如下：

X:1 T:Generated by NotaGen C:Chopin M:4/4 L:1/8 K:C minor z4 | E2 G2 c2 e2 | d2 B2 A2 F2 | ...

特点包括：

• 使用字母表示音高（A-G）
• 数字表示时值（1=全音符，2=二分音符等）
• 支持调号、拍号、装饰音等标记
• 可直接导入MuseScore、EasyABC等工具可视化

5.2 MusicXML的应用优势

相较于ABC，MusicXML是工业级乐谱交换格式，具备以下优势：

• 完整保留五线谱排版信息
• 支持复杂节奏、连音线、表情记号
• 被Sibelius、Finale、MuseScore广泛支持
• 适合打印出版或进一步人工精修

推荐工作流：AI生成 → MuseScore导入 → 人工润色 → MIDI合成 → 音频发布

6. 典型使用场景分析

6.1 场景一：钢琴独奏创作（浪漫主义·肖邦·键盘）

目标：生成一段具有肖邦夜曲风格的钢琴小品。

操作步骤：

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（增加抒情性）
5. 点击生成

生成结果通常表现为左手分解和弦配合右手旋律线条，体现出典型的浪漫派语汇。

6.2 场景二：交响乐片段生成（古典主义·贝多芬·管弦乐）

目标：获取一个可用于配器练习的主题动机。

操作要点：

• 选择“管弦乐”配置后，模型会自动生成多声部结构
• 输出的ABC代码包含多个voice（V:1, V:2...）分别对应不同乐器组
• 可导出至MuseScore后分配给小提琴、木管、铜管等

此类输出特别适合作曲系学生进行模仿训练或发展变奏。

6.3 场景三：跨风格对比实验

通过固定作曲家、变换乐器配置，观察模型如何适应不同编制要求。

例如选择“莫扎特”后依次尝试：

• 键盘 → 展现奏鸣曲式思维
• 室内乐 → 出现对话式织体
• 管弦乐 → 引入主题展开与配器层次

此方法有助于理解模型是否真正掌握了作曲家的创作风格本质。

7. 故障排查与性能优化

7.1 常见问题解决方案

7.2 性能优化建议

• 减少资源竞争：关闭不必要的后台进程，尤其是其他深度学习任务
• 调整PATCH_LENGTH：在配置文件中减小分块长度可降低单次计算负载
• 启用半精度推理：若GPU支持FP16，可在demo.py中添加model.half()以节省显存
• 批量处理技巧：虽WebUI不支持批量生成，但可通过编写Python脚本调用核心API实现自动化

8. 高级技巧与扩展应用

8.1 参数调优进阶策略

• 保守生成模式：

  temperature=0.8, top_k=15, top_p=0.95

  适用于教学示范或风格还原度要求高的场景。

• 创意激发模式：

  temperature=1.8, top_k=8, top_p=0.85

  更易产生意外但有趣的旋律走向，适合作曲灵感捕捉。

8.2 后期人工干预路径

AI生成并非终点，而是创作起点。推荐后期处理流程：

1. 将.xml文件导入MuseScore
2. 修正不合理节奏、和声进行
3. 添加踏板、强弱记号等演奏指示
4. 导出为MIDI并通过虚拟乐器渲染音频
5. 在DAW（如Cubase、Logic Pro）中混音制作成品

8.3 自定义训练可能性

尽管当前镜像仅提供推理功能，但项目开源架构允许高级用户：

• 使用更多作曲家数据微调模型
• 扩展支持现代音乐风格（印象派、爵士等）
• 构建个性化风格迁移系统

未来版本有望支持用户上传MIDI样本进行风格学习。

9. 使用注意事项与版权说明

1. 版权声明：本项目基于开源协议发布，使用时请保留原作者“科哥”的署名信息。
2. 生成质量波动：受随机采样影响，每次生成结果存在差异，建议多次尝试选取最优版本。
3. 资源需求提醒：模型加载需约8GB显存，低配设备可能出现OOM错误。
4. 文件管理规范：所有输出文件集中存储于/root/NotaGen/outputs/，请及时备份重要成果。
5. 非商业用途优先：目前主要用于学术研究与个人创作，商用前请咨询作者授权事宜。

10. 总结

NotaGen作为首个将LLM范式应用于古典符号化音乐生成的开源项目之一，凭借其简洁高效的WebUI设计和丰富的风格覆盖能力，为AI音乐创作提供了全新的实践路径。通过本文的系统解析，我们展示了从环境部署、参数调节到实际应用的完整闭环。

其核心价值体现在三个方面：

• 易用性：镜像化部署+图形界面，零代码基础也可上手
• 专业性：支持112种历史风格组合，贴近真实音乐语境
• 可延展性：输出标准格式文件，便于接入现有音乐制作流程

无论是音乐教育者用于生成教学案例，还是独立创作者寻找灵感火花，NotaGen都展现出了强大的实用潜力。随着更多用户参与反馈与社区共建，这类AI辅助创作工具必将推动数字时代音乐生产的范式变革。

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