如何用大模型写古典乐？NotaGen一键生成高质量符号化乐谱

在人工智能技术不断渗透艺术创作领域的今天，音乐生成正迎来一场由大语言模型（LLM）驱动的范式变革。传统基于规则或序列建模的AI作曲系统往往受限于表达能力与风格多样性，难以真正复现古典音乐中复杂的结构逻辑与情感层次。而NotaGen的出现，标志着我们首次能够通过类人认知方式来生成高质量、可演奏的符号化乐谱。

NotaGen基于LLM范式构建，融合了音乐理论编码、作曲家风格建模与符号音乐表示学习三大核心技术，支持用户通过直观的WebUI界面，选择时期、作曲家与乐器配置，一键生成符合历史风格规范的ABC/MusicXML格式乐谱。本文将深入解析其工作原理、使用流程与工程实践价值，帮助开发者和音乐创作者高效利用这一创新工具。

1. 技术背景与核心挑战

1.1 古典音乐生成的特殊性

相较于流行音乐或电子音乐，古典音乐具有以下显著特征：

高度结构化：奏鸣曲式、赋格、变奏等复杂形式要求严格的逻辑展开
多声部协调：声部间需遵循对位法、和声进行与织体设计原则
风格一致性：不同作曲家（如巴赫 vs 肖邦）有独特的动机发展与装饰音使用习惯
符号化表达：依赖五线谱、调号、拍号等精确记谱体系，而非音频波形

这些特性使得直接套用语音合成或音频生成模型（如WaveNet、Diffusion）无法满足专业需求——我们需要的是可编辑、可分析、可演奏的符号化输出。

1.2 LLM为何适合音乐生成？

尽管LLM最初为自然语言任务设计，但其自回归生成机制与token化处理方式，恰好契合符号音乐的本质：

音符、休止符、节拍、调号均可映射为离散token
音乐句法（phrase syntax）与语言语法存在深层类比关系
上下文感知能力可用于保持长程结构连贯性

NotaGen正是基于这一洞察，将音乐视为“另一种语言”，采用经过大规模乐谱预训练的Transformer架构，实现从风格指令到符号乐谱的端到端生成。

2. 系统架构与工作流程

2.1 整体架构概览

NotaGen系统由三个核心模块组成：

[用户输入] ↓ (风格编码器) → [LLM主干模型] → (后处理引擎) ↓ ↑ ↓ 控制参数 训练权重 ABC/MusicXML输出

前端WebUI：提供图形化交互界面，封装复杂参数
风格语义解析器：将“浪漫主义 + 肖邦 + 键盘”转换为嵌入向量
LLM生成引擎：基于因果注意力机制逐token生成乐谱序列
格式化输出模块：确保生成结果符合标准记谱规范

2.2 输入空间的设计逻辑

NotaGen并未让用户直接输入文本提示（prompt），而是构建了一个受控的风格组合空间，共支持112种合法搭配。这种设计背后有两大考量：

降低使用门槛：避免普通用户因缺乏音乐知识而输入无效指令
提升生成质量：限定在真实存在的作曲家-体裁组合内，增强风格可信度

例如： - 巴赫 → 支持键盘、管弦乐、合唱，但不支持“爵士钢琴” - 李斯特 → 仅限键盘作品，排除室内乐选项

该约束机制通过动态下拉菜单实现，确保每一步选择都导向有效路径。

3. 使用指南：从零开始生成一首贝多芬风格钢琴曲

3.1 启动服务

打开终端执行启动命令：

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

或运行快捷脚本：

/bin/bash /root/run.sh

成功启动后会显示访问地址：

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

3.2 访问WebUI界面

在浏览器中打开http://localhost:7860，进入主界面。界面分为左右两栏：

左侧：控制面板（风格选择 + 参数设置）
右侧：实时输出区域（进度提示 + 乐谱展示）

3.3 配置生成参数

步骤1：选择音乐时期

点击“时期”下拉框，选择目标历史阶段： - 巴洛克 - 古典主义 ✅ - 浪漫主义

步骤2：选择作曲家

系统自动更新作曲家列表。选择“贝多芬”。

步骤3：选择乐器配置

根据贝多芬的作品类型，可选： - 艺术歌曲 - 室内乐 - 键盘 ✅ - 管弦乐

选择“键盘”，即钢琴独奏作品。

提示：只有完成三者组合，生成按钮才会激活。

3.4 调整高级参数（可选）

参数	建议值	作用说明
Top-K	9（默认）	控制候选token数量，影响多样性
Top-P	0.9（默认）	核采样阈值，过滤低概率噪声
Temperature	1.2（默认）	调节随机性，越高越富有创意

初次使用建议保持默认值。若希望更保守的结果，可将temperature降至1.0以下。

3.5 执行生成

点击“生成音乐”按钮，系统将：

验证风格组合有效性
编码风格向量并送入LLM
分块生成（patch-based）乐谱序列
实时输出生成状态（如：“Generating patch 3/5”）

整个过程约需30–60秒，具体取决于GPU性能。

3.6 查看与保存结果

生成完成后，右侧将显示完整的ABC格式乐谱，例如：

X:1 T:Generated by NotaGen C:Ludwig van Beethoven (style) M:4/4 L:1/8 K:C V:1 treble d2 e f g | a4 z2 | g f e d | c4 z2 | e2 f g a | b4 z2 | a g f e | d4 z2 ||

点击“保存文件”按钮，系统将在/root/NotaGen/outputs/目录创建两个文件：

{作曲家}_{乐器}_{时间戳}.abc
{作曲家}_{乐器}_{时间戳}.xml

前者适用于轻量级查看与分享，后者可导入MuseScore、Sibelius等专业打谱软件进行编辑与播放。

4. 输出格式详解与后期处理建议

4.1 ABC记谱法的优势

ABC是一种基于文本的音乐表示法，具备以下优点：

人类可读性强：音高、节奏、调性均以简洁字符表示
版本控制友好：纯文本格式便于Git管理
跨平台兼容：支持在线渲染（abcjs.net）、转换为MIDI

典型结构包括元数据行（X/T/M/K）与乐段主体（V: 声部定义，| 小节分隔符）。

4.2 MusicXML的专业用途

MusicXML是国际通用的乐谱交换标准，优势在于：

支持复杂排版（连音线、表情记号、踏板标记）
保留多声部、歌词、指法等细节
被Finale、Dorico、Noteflight等主流软件原生支持

推荐将生成结果导入MuseScore进行人工润色，进一步提升演奏可行性。

4.3 后期优化建议

虽然NotaGen能生成结构完整的乐谱，但仍建议进行以下人工干预：

检查和声进行是否合理（避免平行五度、声部交叉）
添加速度标记（Allegro, Andante）、力度变化（cresc., dim.）
调整指法与踏板，适应实际演奏需求
对重复段落添加D.C./Da Capo等跳转指示

5. 应用场景与实践案例

5.1 快速原型创作

作曲学生可通过NotaGen快速获得某位作曲家风格的“草稿”，作为灵感起点。例如：

“我想写一首莫扎特风格的小步舞曲，但不确定如何开头。”

解决方案： 1. 选择“古典主义 + 莫扎特 + 室内乐” 2. 生成一段三拍子主题 3. 提取动机并手动发展成完整作品

这种方式既尊重传统技法，又加速创意孵化。

5.2 教学辅助工具

音乐教师可用NotaGen演示不同风格的典型特征：

巴赫：密集对位、持续低音、装饰音模式
肖邦：rubato节奏、琶音织体、半音化和声
柴可夫斯基：宽广旋律线、强烈情绪对比

通过对比生成结果，帮助学生建立听觉-视觉联结。

5.3 影视配乐初稿生成

影视作曲师常需短时间内产出多个风格样本供导演选择。NotaGen可快速生成：

巴洛克风宫廷场景配乐（亨德尔 + 声乐管弦乐）
浪漫派抒情旋律（勃拉姆斯 + 艺术歌曲）
古典主义舞曲段落（海顿 + 管弦乐）

再结合DAW进行音色编排与混音，大幅提升前期效率。

6. 性能优化与故障排查

6.1 资源需求说明

显存要求：至少8GB GPU内存（推荐NVIDIA RTX 3070及以上）
推理延迟：单次生成约30–60秒，主要耗时在LLM自回归解码
批处理限制：当前WebUI不支持批量生成，需逐首操作

6.2 常见问题及解决方法

问题现象	可能原因	解决方案
点击生成无反应	风格组合不完整	确保已选齐时期、作曲家、乐器
生成速度极慢	显存不足或后台占用	关闭其他程序，检查nvidia-smi
保存失败	未生成成功或权限问题	确认乐谱已显示，检查目录权限
音乐风格偏离预期	temperature过高	调整至1.0–1.3区间，多次尝试