用NotaGen生成古典音乐｜基于LLM的AI作曲实战

1. 概述

1.1 AI作曲的技术演进

随着深度学习与大语言模型（Large Language Models, LLMs）的发展，人工智能在创意领域的应用不断深化。从早期的规则驱动式音乐生成，到基于RNN和Transformer的序列建模，再到如今以LLM范式为核心的符号化音乐生成系统，AI作曲正逐步迈向高质量、风格可控、结构完整的创作阶段。

传统方法如MIDI-RNN或MusicVAE虽能生成旋律片段，但往往缺乏长期结构一致性与真实作曲家的风格特征。而现代LLM-based音乐生成模型通过将乐谱编码为类文本的符号序列（如ABC记谱法），使得预训练语言模型可以直接学习音乐的语法、和声进行、对位逻辑与风格模式，从而实现更自然、更具艺术性的作曲能力。

NotaGen正是这一技术路径下的代表性实践——它基于LLM范式，专门针对古典音乐设计，能够根据用户指定的时期、作曲家与乐器配置，生成符合历史风格规范的高质量符号化乐谱。

1.2 NotaGen的核心价值

NotaGen并非简单的“随机旋律生成器”，而是融合了音乐学知识建模与大模型生成能力的专业级AI作曲工具。其核心优势体现在：

风格精准控制：支持巴洛克、古典主义、浪漫主义三大时期的多位代表性作曲家（如巴赫、莫扎特、肖邦等），并结合其典型作品特征进行训练。
乐器适配性强：不同作曲家对应不同的乐器配置选项（如键盘、管弦乐、室内乐等），确保生成内容符合实际演奏语境。
输出格式专业：同时提供轻量级ABC文本记谱与标准MusicXML文件，便于进一步编辑、播放或打印。
交互式WebUI：提供直观图形界面，无需编程即可完成全流程操作，适合音乐创作者、教育者及AI爱好者使用。

本篇文章将带你深入NotaGen的实际应用流程，手把手实现一次完整的AI古典音乐生成任务，并解析关键参数调优策略与后期处理建议。

2. 环境准备与系统启动

2.1 镜像环境说明

本文所使用的镜像是由“科哥”二次开发构建的NotaGen基于LLM 范式生成高质量古典符号化音乐的模型 webui版本。该镜像已预装以下组件：

Python 3.10+
PyTorch + CUDA 支持
HuggingFace Transformers 库
Gradio WebUI 框架
ABCPy 或类似乐谱解析库
预训练的NotaGen模型权重

默认工作目录位于/root/NotaGen/，所有生成结果将保存至/root/NotaGen/outputs/目录下。

2.2 启动WebUI服务

打开终端，执行以下任一命令启动WebUI服务：

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

或使用封装脚本一键启动：

/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 ==================================================

注意：若在远程服务器运行，请通过SSH端口映射将本地端口7860转发至服务器：
bash ssh -p <port> user@host -L 7860:localhost:7860

2.3 访问Web界面

在浏览器中输入地址：

http://localhost:7860

即可进入NotaGen的图形化操作界面。页面布局清晰分为左右两区：左侧为控制面板，右侧为输出区域。

3. 使用流程详解

3.1 风格组合选择

NotaGen采用“时期 → 作曲家 → 乐器配置”的三级联动机制，确保生成内容符合音乐史实与作曲惯例。

步骤1：选择音乐时期

在“时期”下拉菜单中可选： - 巴洛克（Baroque） - 古典主义（Classical） - 浪漫主义（Romantic）

每个时期对应不同的和声语言、节奏特征与形式结构。例如，巴洛克时期偏好复调织体与通奏低音，而浪漫主义则强调情感表达与半音化和声。

步骤2：选择作曲家

选定时期后，作曲家列表将自动更新。例如选择“古典主义”后，可选： - 贝多芬 - 莫扎特 - 海顿

系统内置共112种有效风格组合，每种均经过数据验证，避免出现不合理搭配（如让肖邦写赋格）。

步骤3：选择乐器配置

作曲家确定后，乐器类型随之限定。例如选择“肖邦”时，仅支持： - 艺术歌曲 - 键盘（钢琴独奏为主）

而选择“贝多芬”则可扩展至： - 室内乐 - 管弦乐（交响曲、协奏曲）

提示：只有完整且合法的三元组才能触发生成，否则按钮将置灰并提示错误。

3.2 参数设置与生成逻辑

高级采样参数说明

参数	默认值	作用
Top-K	9	限制每步只从概率最高的K个token中采样，防止极端离谱输出
Top-P (Nucleus)	0.9	累积概率阈值，动态调整候选集大小
Temperature	1.2	控制输出多样性，值越高越“有创意”，但也可能失真

推荐初学者保持默认值。熟悉后可根据需求微调： - 若希望更保守、接近原作风格 → 降低Temperature至0.8~1.0 - 若追求新颖性与变奏感 → 提高Temperature至1.5以上

生成过程观察

点击“生成音乐”后，右侧输出区将实时显示： - 当前patch生成进度 - 中间表示状态 - 最终生成的ABC格式乐谱文本

整个过程约需30~60秒，依赖GPU性能（建议显存≥8GB）。

4. 输出结果分析与保存

4.1 ABC格式乐谱示例

生成完成后，右侧将展示类似以下的ABC记谱内容：

X:1 T:Sonata in C minor C:Generated by NotaGen (Chopin style) M:4/4 L:1/8 K:Cm Q:1/4=120 %%score { 1 } V:1 treble % Bar 1 [Ec]G c>c c>e | dG B>d d>f | eG c>e e>g | fA d>f f>a | % Bar 2 gB e>g g>b | aC f>a a>c' | bD g>b b>d' | c'E a>c' c'e' | % Bar 3 d'f' a>d' d'f'>a | ...

ABC是一种简洁的文本化乐谱表示法，具备以下优点： - 易读易编辑 - 兼容多种开源工具（如abcnotation.com在线渲染） - 可转换为MIDI、PDF或MusicXML

4.2 文件保存与导出

点击“保存文件”按钮后，系统自动生成两个文件至/root/NotaGen/outputs/目录：

{composer}_{instrument}_{timestamp}.abc
{composer}_{instrument}_{timestamp}.xml

其中XML为MusicXML标准格式，可被主流打谱软件（如MuseScore、Sibelius、Finale）直接打开，支持进一步编辑、排版与音频合成。

5. 实战案例演示

5.1 场景一：生成肖邦风格钢琴曲

目标：创作一首具有肖邦夜曲气质的短小钢琴作品。

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. 参数保持默认 5. 点击“生成音乐”

结果分析：生成乐谱呈现出典型的左手分解和弦+右手旋律线条结构，调性为降E大调，节奏舒缓（Andante），装饰音丰富，整体风格贴近肖邦早期夜曲的语言体系。

建议后续导入MuseScore添加踏板标记与表情术语以增强表现力。

5.2 场景二：生成贝多芬式交响乐片段

目标：模拟贝多芬《第五交响曲》开头动机的发展段落。

操作步骤： 1. 时期：古典主义 2. 作曲家：贝多芬 3. 乐器配置：管弦乐 4. Temperature设为1.0（增强稳定性） 5. 生成

结果分析：输出包含弦乐组与木管声部的对位写作，主旋律以“短-短-短-长”节奏型展开，和声推进有力，再现了贝多芬典型的动机发展手法。

可导出MusicXML后在DAW中加载虚拟乐器试听效果。

5.3 场景三：探索风格迁移可能性

尝试同一作曲家不同乐器配置的差异：

配置	风格倾向
肖邦 + 键盘	抒情性、装饰性强
肖邦 + 艺术歌曲	加入人声音域与歌词节奏影响

发现后者生成的旋律更注重音节匹配与呼吸停顿，体现出声乐写作的特点。

6. 进阶技巧与优化建议

6.1 参数调优指南

目标	推荐设置
忠实还原原作风格	T=0.8, Top-K=15
增强创造性与变奏	T=1.5~2.0, Top-P=0.95
减少不和谐和声	保持默认Top-K=9，避免过高Temperature
提高结构完整性	多次生成取最优，人工筛选连贯段落

6.2 批量生成与筛选策略

虽然当前WebUI仅支持单次生成，但可通过脚本批量运行：

# pseudo-code 示例 for composer in ['Chopin', 'Beethoven']: for inst in get_instruments(composer): generate_music(period='Romantic', composer=composer, instrument=inst) save_output()

生成10~20首作品后，挑选最具潜力的几首进行人工润色。