EhViewer：解锁你的专属漫画阅读新体验 [特殊字符]
2026/1/17 6:41:51
从风格选择到乐谱输出，NotaGen带你玩转AI作曲全流程
1. 引言：当大模型遇见古典音乐创作
近年来，生成式AI在艺术领域的应用不断突破边界。从图像生成到文本创作，再到音乐合成，AI正逐步渗透进创意产业的核心环节。而在众多AI音乐项目中，符号化音乐生成因其对结构、规则和历史风格的高度依赖，成为极具挑战性的研究方向。
NotaGen的出现，标志着基于大语言模型（LLM）范式的AI作曲迈出了关键一步。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特征，还能根据指定作曲家与乐器配置，生成符合规范的ABC格式乐谱。更值得称道的是，该项目通过WebUI二次开发，将复杂的模型推理过程封装为直观易用的交互界面，极大降低了AI作曲的技术门槛。
本文将围绕NotaGen的实际使用流程，系统解析其从风格选择、参数调优到乐谱输出的完整工作链路，并结合工程实践视角，提供可落地的操作建议与优化策略。
2. 系统启动与环境准备
2.1 启动命令与运行环境
NotaGen采用Gradio构建Web用户界面，部署简洁高效。在完成镜像拉取后，可通过以下任一方式启动服务：
# 方式一：直接运行demo脚本 cd /root/NotaGen/gradio && python demo.py# 方式二：使用预置快捷脚本 /bin/bash /root/run.sh启动成功后，终端会输出如下提示信息：
================================================== 🎵 NotaGen WebUI ================================================== 访问地址: http://0.0.0.0:7860 ==================================================该提示表明服务已正常监听本地7860端口，用户可在浏览器中访问http://localhost:7860进入操作界面。
注意：生成过程需占用约8GB显存，请确保GPU资源充足，避免因显存不足导致中断。
3. WebUI界面功能详解
3.1 左侧控制面板：风格与参数配置
WebUI界面采用左右分栏设计，左侧为输入控制区，包含两大核心模块。
风格选择区域
时期（Period）：支持三大主流音乐时期：
- 巴洛克（Baroque）
- 古典主义（Classical）
- 浪漫主义（Romantic）
不同时期的音乐在和声进行、节奏模式、织体结构上有显著差异，模型据此调整生成逻辑。
作曲家（Composer）：下拉列表动态更新，仅显示当前时期下的合法选项。例如选择“古典主义”后，可选贝多芬、莫扎特、海顿等。
乐器配置（Instrumentation）：进一步细化作品类型。如选择“贝多芬”后，可选“键盘”、“管弦乐”、“室内乐”或“艺术歌曲”。
系统会对三者组合进行合法性校验，只有存在于知识库中的有效搭配才能触发生成。
高级设置区域
| 参数 | 默认值 | 技术含义 |
|---|---|---|
| Top-K | 9 | 限制每步采样时考虑的概率最高K个token |
| Top-P (Nucleus Sampling) | 0.9 | 累积概率阈值，过滤低概率候选token |
| Temperature | 1.2 | 控制输出随机性，值越高越具创造性 |
这些参数共同影响生成结果的多样性与稳定性平衡。初学者建议保持默认值，待熟悉后再尝试调优。
3.2 右侧输出面板：生成过程与结果展示
右侧区域实时反馈生成状态并呈现最终成果。
实时生成日志
点击“生成音乐”按钮后，系统开始逐块（patch）生成乐谱内容，界面上方滚动显示类似以下信息：
[INFO] Generating patch 1/5... [INFO] Patch generated: C major, 4/4 time signature [INFO] Generating patch 2/5...此过程通常持续30–60秒，具体时间取决于模型负载与硬件性能。
最终乐谱输出
生成完成后，主区域将以ABC记谱法文本形式展示完整乐谱。示例如下：
X:1 T:Generated by NotaGen C:F. Chopin M:4/4 L:1/8 K:C z4 | G2 E2 c2 B2 | A2 F2 d2 c2 | ...ABC是一种轻量级文本化音乐表示法，便于存储、传输与后续处理。用户可复制该文本至任意ABC编辑器（如abcnotation.com）进行播放或转换。
此外，页面提供“保存文件”按钮，一键导出两种标准格式：
.abc文件：原始文本乐谱，适合版本管理与轻量编辑.xml文件：MusicXML标准格式，兼容MuseScore、Sibelius等专业打谱软件
所有文件自动保存至/root/NotaGen/outputs/目录，命名规则为{作曲家}_{乐器}_{时间戳}。
4. 核心使用流程拆解
4.1 风格组合选择策略
NotaGen支持多达112种合法风格组合，覆盖多个历史时期与代表性作曲家。合理选择组合是获得高质量输出的前提。
示例场景一：生成肖邦风格钢琴曲
- 选择时期：浪漫主义
- 选择作曲家：肖邦
- 选择乐器配置：键盘
肖邦几乎全部作品均为钢琴独奏或伴奏，因此系统仅开放“键盘”与“艺术歌曲”两类配置。
示例场景二：生成贝多芬交响乐片段
- 选择时期：古典主义
- 选择作曲家：贝多芬
- 选择乐器配置：管弦乐
此组合将引导模型生成具有典型古典交响乐结构（如奏鸣曲式）与配器逻辑的乐段。
组合有效性验证机制
系统内置一个风格映射表，用于验证三元组（时期, 作曲家, 乐器）是否合法。若选择“巴赫”+“艺术歌曲”，则无法提交生成请求，前端会给出明确错误提示。
这种设计既防止了语义错位（如让莫扎特写电子舞曲），也增强了用户体验的确定性。
4.2 参数调优实践指南
虽然默认参数适用于大多数情况，但针对特定需求微调生成参数，可显著提升输出质量。
温度（Temperature）调节效果对比
| 温度值 | 生成特点 | 推荐用途 |
|---|---|---|
| 0.8–1.0 | 结构严谨，重复性强 | 学术研究、教学示范 |
| 1.2（默认） | 平衡创新与连贯 | 通用创作 |
| 1.5–2.0 | 极富变化，偶有突兀 | 激发灵感、探索边界 |
建议：当希望获得“更像某位作曲家”的作品时，降低温度；若追求新颖性，则适当提高。
Top-K 与 Top-P 协同作用
- Top-K=9 + Top-P=0.9是经过实验验证的稳定组合。
- 若发现旋律过于机械，可尝试Top-K=15, Top-P=0.95扩大候选集。
- 若出现大量不和谐音程，可收紧为Top-K=5, Top-P=0.8提高选择精度。
注意：过度限制会导致输出趋同，丧失个性表达。
5. 输出格式解析与后期处理
5.1 ABC格式的技术优势
ABC记谱法采用纯文本编码音高、节奏、调号、拍号等信息，具备以下优点：
- 可读性强：人类可直接阅读与修改
- 版本友好：易于纳入Git等代码管理系统
- 转换便捷：支持在线工具批量转为MIDI、PDF、音频
例如，以下ABC片段描述了一个C大调四小节旋律：
K:C | C D E F | G A B c | c B A G | F E D C |每一字符代表一个音符，小写字母表示高八度。
5.2 MusicXML的应用价值
生成的.xml文件遵循MusicXML 3.1标准，可在以下主流软件中无缝导入：
- MuseScore（免费开源）
- Finale
- Sibelius
- Dorico
导入后可实现：
- 多声部排版美化
- 添加演奏标记（强弱、速度）
- 导出高清PDF乐谱
- 渲染高质量音频
这对于需要正式出版或演出使用的场景尤为重要。
5.3 后期优化工作流建议
尽管AI能生成结构完整的乐谱，但仍建议进行人工润色。推荐如下流程：
- 导出MusicXML文件→ 使用MuseScore打开
- 检查和声进行：修正不合理的平行五度、隐伏八度等问题
- 调整节奏密度：避免过长休止或密集音符堆叠
- 添加表情记号：增强表现力
- 试听与迭代：播放预览，必要时返回重新生成
提示：可将修改后的乐谱反向转为ABC格式，作为新训练数据增强模型能力（需遵守开源协议）。
6. 故障排查与高级技巧
6.1 常见问题及解决方案
| 问题现象 | 可能原因 | 解决方法 |
|---|---|---|
| 点击生成无反应 | 风格组合无效 | 检查三者是否构成合法搭配 |
| 生成速度缓慢 | 显存不足或后台任务占用 | 关闭其他程序，重启服务 |
| 保存失败 | 未生成成功即点击保存 | 确认ABC乐谱已显示后再操作 |
| 音乐不自然 | 参数设置不当 | 尝试调整Temperature至1.0–1.5区间 |
6.2 高级使用技巧
技巧一：批量生成优选法
虽然UI不支持批量操作，但可通过脚本自动化实现：
# 示例：连续生成5次肖邦风格作品 for i in {1..5}; do python generate.py --composer "Chopin" --instrument "keyboard" done后期从中挑选最佳作品进行精修。
技巧二：跨风格对比分析
固定作曲家，变换乐器配置，观察模型如何适应不同编制：
- 肖邦 + 键盘 → 典型夜曲风格
- 肖邦 + 艺术歌曲 → 探索其声乐作品可能性
此类实验有助于理解模型内部风格迁移机制。
技巧三：结合RAG进行上下文增强
未来可扩展方向：接入音乐理论数据库，利用检索增强生成（RAG）技术，在生成过程中动态引入和声规则、曲式结构等约束，进一步提升专业性。
7. 总结
NotaGen作为一款基于LLM范式的符号化音乐生成系统，成功实现了从“文本生成”到“乐谱生成”的跨模态映射。其最大的工程价值在于：
- 技术闭环完整：涵盖风格建模、序列生成、格式输出全链条
- 交互体验友好：WebUI设计简洁明了，适合非技术用户快速上手
- 输出格式专业：同时支持ABC与MusicXML，兼顾灵活性与实用性
通过本文介绍的使用路径——选择风格组合 → 调整生成参数 → 观察输出 → 后期优化——读者可以系统掌握NotaGen的核心操作方法，并应用于实际音乐创作、教学辅助或研究探索。
更重要的是，NotaGen展示了AI在高度结构化艺术领域中的潜力。它不仅是工具，更是激发人类创造力的协作者。随着更多高质量音乐数据集的开放与模型架构的演进，我们有望看到更加细腻、富有情感表达的AI作曲成果。
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。