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用NotaGen一键生成古典音乐｜基于LLM的AI作曲实践

在一次数字艺术展览的筹备中，策展团队希望为每件展品定制一段风格匹配的背景音乐。传统方式需要委托作曲家耗时创作，而使用Notation AI工具又难以体现“古典韵味”。直到他们尝试了NotaGen——一个基于大语言模型（LLM）范式构建的符号化音乐生成系统。只需在Web界面选择“浪漫主义 + 肖邦 + 键盘”，30秒后一段结构完整、风格鲜明的钢琴小品便以ABC记谱法呈现出来，且可直接导出为MusicXML用于专业编辑。

这正是AI音乐生成从“实验性玩具”走向“实用化工具”的关键转折点：我们不再满足于随机生成一段音符序列，而是追求风格可控、结构合理、可编辑性强的高质量符号化输出。NotaGen通过将LLM架构与音乐符号建模深度融合，并辅以精心设计的WebUI交互系统，实现了“输入风格 → 输出乐谱”的端到端闭环，让非专业用户也能轻松创作具有历史风格特征的古典音乐片段。

1. 技术背景与核心价值

1.1 符号化音乐生成的挑战

传统AI作曲多聚焦于MIDI或音频层面的生成，这类方法虽能直接播放声音，但存在两大局限：

• 不可编辑性：生成结果为波形或事件流，难以进行二次修改；
• 结构模糊性：缺乏明确的节拍、调性、声部划分等乐理信息。

相比之下，符号化音乐（如ABC、MusicXML）以文本形式精确描述音高、时值、力度、装饰音等要素，具备天然的可读性和可编辑性。然而，其生成难度也更高——模型必须理解复杂的音乐语法和历史风格规则。

1.2 LLM范式的创新应用

NotaGen的核心突破在于将音乐生成视为序列建模任务，借鉴大语言模型在自然语言处理中的成功经验，对ABC格式的乐谱文本进行训练与推理。

ABC记谱法本质上是一种轻量级的“音乐编程语言”，例如：

X:1 T:Generated by NotaGen M:4/4 L:1/8 K:C CDEF GABc | d2 cB AG FE | DcBA GFED | C4 z4 ||

这种结构化的文本表示非常适合Transformer架构处理。NotaGen采用编码器-解码器结构，在海量古典音乐数据集上预训练，学习不同作曲家、时期、体裁之间的模式差异，从而实现细粒度的风格控制。

其技术优势体现在：

• 高保真表达：支持复调、转调、装饰音等复杂音乐结构；
• 跨风格泛化：同一模型可生成巴洛克赋格与浪漫派夜曲；
• 零代码操作：通过WebUI实现全流程可视化控制。

2. 系统架构与运行机制

2.1 整体架构设计

NotaGen采用模块化前后端分离架构，确保推理效率与用户体验的平衡：

[用户浏览器] ↓ (HTTP请求) [Gradio WebUI] ←→ [FastAPI服务层] ↓ [LLM推理引擎 (PyTorch)] ↓ [Tokenizer: ABC ↔ ID映射] ↓ [GPU显存中的模型权重]

前端基于Gradio构建动态交互界面，后端通过FastAPI暴露REST接口，模型加载与推理由PyTorch执行，全程支持FP16混合精度加速。

2.2 风格控制逻辑解析

系统通过三级级联选择机制实现精准风格定位：

（1）时期 → 作曲家联动

选择“古典主义”后，作曲家下拉菜单自动过滤为贝多芬、莫扎特、海顿等该时期的代表人物，排除李斯特、德彪西等后期作曲家。

（2）作曲家 → 乐器配置过滤

选择“肖邦”后，仅显示其擅长的“艺术歌曲”与“键盘”两类配置，禁用“管弦乐”等不符合历史事实的选项。

（3）参数空间约束

所有有效组合构成一个112种合法路径的有限状态机，避免无效输入导致模型崩溃。

提示：该设计不仅提升用户体验，更从数据分布角度保证了训练样本与推理解码的一致性。

3. 实践操作指南

3.1 环境启动与访问

在已部署NotaGen镜像的环境中，可通过以下任一命令启动服务：

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

或使用封装脚本：

/bin/bash /root/run.sh

启动成功后终端输出提示：

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

随后在本地浏览器打开http://localhost:7860即可进入主界面。

3.2 生成流程详解

步骤1：选择风格组合

以生成一首“莫扎特风格”的室内乐为例：

1. 时期：选择“古典主义”
2. 作曲家：下拉列表更新为贝多芬、莫扎特、海顿 → 选择“莫扎特”
3. 乐器配置：列表更新为室内乐、合唱、键盘、管弦乐、声乐管弦乐 → 选择“室内乐”

此时系统已锁定目标风格空间。

步骤2：调整生成参数（可选）

高级设置区提供三个关键采样参数：

建议初学者保持默认值，熟悉后再尝试调节。

步骤3：执行生成

点击“生成音乐”按钮，系统执行以下流程：

1. 校验风格组合有效性
2. 构造prompt模板（如：“[Period:Classical][Composer:Mozart][Ensemble:Chamber]”）
3. 启动自回归生成，逐patch输出ABC token序列
4. 实时显示进度条与中间结果

平均耗时约45秒（RTX 3090环境）。

步骤4：保存与导出

生成完成后，点击“保存文件”按钮，系统自动写入两个标准格式文件至/root/NotaGen/outputs/目录：

• {composer}_{ensemble}_{timestamp}.abc
• {composer}_{ensemble}_{timestamp}.xml

两者内容同步，分别适用于快速查看与专业编辑。

4. 输出格式与后期处理

4.1 ABC格式特点

ABC是一种基于ASCII的紧凑型乐谱表示法，优势包括：

• 文本可读性强，便于版本管理（Git友好）
• 支持在线渲染（如 abcjs.net）
• 易于程序解析与转换

示例片段：

X:1 T:Mozart-style Chamber Music M:3/4 L:1/8 Q:1/4=120 K:G major V:1 treble V:2 bass V:1 [CEG]2 | A>B c>d e>f | g>a b>c d>e | f4 z2 | V:2 G,,2 | D,2 G,2 | C,2 F,2 | B,,4 z2 |

4.2 MusicXML的应用场景

MusicXML是行业标准交换格式，兼容主流打谱软件：

推荐工作流：

1. 使用NotaGen批量生成候选作品
2. 导入MuseScore进行人工润色
3. 渲染为PDF乐谱或MIDI音频

5. 性能优化与故障排查

5.1 常见问题及解决方案

5.2 高级调优技巧

更保守的生成策略

适用于教学演示或正式演出场景：

• Temperature = 0.8 ~ 1.0
• Top-K = 15
• Top-P = 0.85

特点：旋律平稳，符合传统和声规则，但创造性略低。

更富创意的探索模式

适用于灵感激发或实验音乐创作：

• Temperature = 1.5 ~ 2.0
• Top-K = 5
• Top-P = 0.95

特点：可能出现非常规和声进行或节奏变化，需人工筛选佳作。

批量生成建议

虽然当前UI不支持批量操作，但可通过脚本模拟：

1. 记录若干优质参数组合
2. 编写Python脚本循环调用API
3. 自动命名并归档输出文件

6. 应用场景拓展

场景1：教育辅助

音乐教师可快速生成“海顿风格”的练习曲片段，用于讲解奏鸣曲式结构；学生也可对比不同参数下的输出，理解“随机性”与“风格一致性”的权衡。

场景2：影视配乐原型

导演需要一段“柴可夫斯基式”的弦乐动机作为情绪参考，NotaGen可在十分钟内提供多个备选方案，显著缩短前期沟通成本。

场景3：跨风格实验

研究人员探索“巴赫复调技法 × 浪漫派和声语言”的融合可能性，通过定制prompt实现风格混编，推动AI驱动的音乐创新研究。

7. 总结

NotaGen的成功不仅在于其背后的LLM技术先进性，更在于它完成了从“模型能力”到“用户价值”的关键跃迁。通过对风格组合的精细化建模、对生成参数的合理封装、以及对输出格式的专业支持，它真正实现了“人人皆可作曲”的愿景。

其工程启示在于：

• 领域专用优于通用泛化：针对古典音乐符号体系专项优化，比通用音频生成更具实用性；
• 交互设计决定落地深度：直观的级联选择界面大幅降低使用门槛；
• 开放格式保障生态连接：ABC与MusicXML双输出打通了AI生成与人类创作的协作链路。

未来随着更多作曲家数据加入与模型迭代，NotaGen有望成为数字时代音乐创作的基础组件之一，既服务于大众美育普及，也为专业创作者提供智能灵感引擎。

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