从零生成古典交响乐｜NotaGen大模型镜像实战案例分享

1. 引言：AI音乐生成的新范式

近年来，生成式人工智能在艺术创作领域持续突破，从图像、文本到音频，AI正逐步介入创造性工作的核心。而在音乐领域，尤其是符号化音乐（Symbolic Music）生成方向，基于大语言模型（LLM）范式的创新正在重塑创作流程。

本文将围绕NotaGen——一个基于LLM范式实现高质量古典符号化音乐生成的开源项目，结合其定制化WebUI镜像版本“NotaGen基于LLM 范式生成高质量古典符号化音乐的模型 webui二次开发构建by科哥”，深入解析该系统的使用方法、技术逻辑与实际应用价值。

通过本实践指南，你将掌握如何利用这一AI工具，从零开始生成符合特定历史时期、作曲家风格和乐器配置的古典乐作品，包括钢琴独奏、室内乐乃至完整交响乐。

2. NotaGen系统架构与运行环境

2.1 镜像简介

本次使用的镜像是由开发者“科哥”对原始NotaGen项目进行深度优化后的可执行WebUI镜像版本，具备以下特点：

• 基于LLM架构训练，专用于ABC记谱法格式的古典音乐生成
• 内置Gradio可视化界面，支持交互式操作
• 预装依赖库与模型权重，开箱即用
• 支持多时期、多作曲家、多乐器组合的条件生成

该镜像极大降低了AI音乐生成的技术门槛，使非编程背景用户也能快速上手。

2.2 启动与访问方式

进入容器环境后，可通过以下任一命令启动服务：

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

或使用预设脚本一键启动：

/bin/bash /root/run.sh

成功启动后，终端会输出如下提示信息：

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

随后在本地浏览器中打开http://localhost:7860即可进入图形化操作界面。

注意：系统需至少配备8GB显存以保证推理流畅性。

3. WebUI界面详解与操作流程

3.1 界面布局结构

整个WebUI分为左右两大功能区：

• 左侧为控制面板：包含风格选择与高级参数设置
• 右侧为输出面板：实时展示生成进度与最终乐谱内容

这种简洁直观的设计使得用户可以专注于创意表达而非技术细节。

3.2 左侧控制面板详解

3.2.1 风格三重选择机制

NotaGen采用“时期 → 作曲家 → 乐器配置”的级联选择逻辑，确保生成结果具有高度的历史准确性与艺术一致性。

示例：选择“浪漫主义”时期 → “肖邦” → “键盘”，即可生成一段具有肖邦风格的钢琴曲。

系统内置共112种有效风格组合，覆盖主要西方古典音乐流派。

3.2.2 高级生成参数说明

建议初学者保持默认参数，待熟悉后再尝试调优。

3.3 右侧输出面板工作流

点击“生成音乐”按钮后，系统按以下流程执行：

1. 输入验证：检查所选风格组合是否合法
2. 上下文构建：根据元数据构造prompt嵌入向量
3. 自回归生成：逐patch生成ABC格式符号序列
4. 后处理输出：格式化并显示完整乐谱

生成过程通常耗时30–60秒，期间可在右侧看到实时patch生成日志。

4. 实践操作步骤详解

4.1 完整生成流程四步走

步骤1：选定音乐时期

在“时期”下拉菜单中选择目标时代。例如选择“古典主义”。

步骤2：匹配对应作曲家

系统自动更新作曲家列表，此时可选： - 贝多芬 - 莫扎特 - 海顿

选择“贝多芬”。

步骤3：确定乐器编制

进一步筛选可用配置： - 艺术歌曲 - 室内乐 - 键盘 - 管弦乐

若想生成交响乐作品，应选择“管弦乐”。

步骤4：触发生成并保存结果

点击“生成音乐”按钮，等待完成后点击“保存文件”：

• 系统将在/root/NotaGen/outputs/目录下创建两个文件：
• {composer}_{instrument}_{timestamp}.abc
• {composer}_{instrument}_{timestamp}.xml

例如：

beethoven_orchestra_20250405_142310.abc beethoven_orchestra_20250405_142310.xml

4.2 典型应用场景演示

场景1：生成肖邦风格钢琴曲

1. 时期：浪漫主义
2. 作曲家：肖邦
3. 乐器配置：键盘
4. 生成结果：一段典型的夜曲式旋律，带有装饰音与情感起伏标记

场景2：模拟巴赫赋格片段

1. 时期：巴洛克
2. 作曲家：巴赫
3. 乐器配置：键盘 或 室内乐
4. 生成结果：多声部对位结构清晰，符合BWV编号作品特征

场景3：探索莫扎特合唱作品

1. 时期：古典主义
2. 作曲家：莫扎特
3. 乐器配置：合唱 或 声乐管弦乐
4. 生成结果：人声线条优美，伴奏织体均衡

5. 输出格式解析与后续处理

5.1 ABC记谱法简介

ABC是一种轻量级文本化音乐表示法，适合程序生成与传输。示例如下：

X:1 T:Generated by NotaGen C:Franz Schubert M:3/4 L:1/8 K:C E2 | G2A B2c d2e | f2g a2f g2e | d2c B2A G2F | E2:|

特点： - 易读性强，便于版本管理 - 可直接导入MuseScore、ABCJS等工具播放 - 支持在线转换为MIDI或PDF乐谱

5.2 MusicXML格式优势

作为行业标准交换格式，MusicXML具备以下优点：

• 被主流打谱软件广泛支持（如Sibelius、Finale、Dorico）
• 保留完整的排版信息（连音线、强弱记号、踏板等）
• 适用于出版级乐谱编辑与打印

推荐将生成的.xml文件导入专业软件进行人工润色与编配。

6. 故障排查与性能优化建议

6.1 常见问题及解决方案

6.2 高级调参技巧

提示：AI生成结果具有随机性，建议多次生成并挑选最佳样本。

7. 批量生成与后期创作建议

虽然当前WebUI仅支持单次生成，但可通过以下方式提升效率：

7.1 批量实验策略

1. 记录一组满意的基础参数
2. 固定时期与作曲家，轮换不同乐器配置
3. 多次运行并归档所有.abc与.xml文件
4. 使用脚本批量重命名与分类存储

7.2 后期人工干预路径

AI生成并非终点，而是创作起点。推荐后续处理流程：

1. 将.xml文件导入MuseScore
2. 修正错误音符与时值
3. 添加表情记号（crescendo, rit., etc.）
4. 分配声部、调整配器
5. 导出为MIDI试听或PDF打印

此举可显著提升作品的专业度与演奏可行性。

8. 总结

NotaGen作为一个基于LLM范式的符号化音乐生成模型，结合“科哥”开发的WebUI镜像版本，实现了低门槛、高可控、高质量的古典音乐AI创作体验。

通过本文的系统讲解，我们完成了以下关键内容：

• 掌握了镜像的启动与访问方式
• 理解了“时期-作曲家-乐器”三级控制逻辑
• 实践了从选择配置到生成保存的全流程
• 学习了ABC与MusicXML两种输出格式的应用场景
• 获取了故障排除与参数调优的实用技巧

更重要的是，NotaGen不仅是一个生成工具，更是一个音乐风格研究与跨时代创作实验的平台。你可以用它来：

• 探索“如果肖邦写交响乐会是什么样？”
• 模拟“海顿遇见电子合成器”的融合风格
• 快速生成教学用示例乐段辅助音乐教育

随着AI与艺术的深度融合，每一个人都有机会成为“数字时代的作曲家”。而NotaGen，正是通往那个世界的一扇门。

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