NotaGen案例分享：生成维瓦尔第四季风格作品

1. 引言

1.1 技术背景与应用场景

在AI音乐生成领域，符号化音乐（Symbolic Music）的自动生成一直是研究热点。传统方法多依赖规则系统或序列模型，难以捕捉复杂作曲家的风格特征。近年来，随着大语言模型（LLM）在文本生成中的成功，其范式也被逐步迁移到音乐生成任务中。NotaGen正是基于这一趋势，采用LLM架构对古典音乐进行建模，实现了高质量、风格可控的符号化音乐生成。

本案例聚焦于使用NotaGen生成“维瓦尔第《四季》”风格的作品。作为巴洛克时期最具代表性的协奏曲之一，《四季》以其鲜明的旋律性、清晰的结构和生动的描绘性著称。通过NotaGen的WebUI界面，用户可以快速选择“巴洛克-维瓦尔第-管弦乐”组合，生成符合该风格语法与审美特征的ABC格式乐谱，为音乐创作、教学演示和风格研究提供了高效工具。

1.2 方案概述

NotaGen由开发者“科哥”基于LLM范式构建，并进行了WebUI二次开发，极大降低了使用门槛。系统通过预训练模型学习大量古典音乐MIDI转译后的ABC记谱数据，结合上下文预测机制生成连贯乐句。其核心优势在于：

风格精准控制：支持按时期、作曲家、乐器三重维度组合
输出标准化：同时生成ABC与MusicXML格式，便于后续编辑
交互友好：提供图形化界面，无需编程即可操作

本文将详细介绍如何利用NotaGen生成维瓦尔第风格作品，并分析其技术实现逻辑与实际应用价值。

2. 系统架构与工作原理

2.1 模型设计基础

NotaGen采用Transformer-based架构，将音乐符号序列视为“语言”，借鉴自然语言处理中的自回归生成方式。输入序列以ABC记谱法编码，例如：

X:1 T:Spring Allegro M:4/4 L:1/8 K:G major e|G3E GAB|ded gdg|...

每个token代表音高、时值、调号等信息，模型通过注意力机制学习长期依赖关系，预测下一个最可能的音乐事件。

2.2 风格控制机制

系统通过条件嵌入（Conditional Embedding）实现风格控制。在输入序列前添加元标签[ERA:Baroque] [COMPOSER:Vivaldi] [INSTRUMENT:Orchestra]，引导解码器生成符合目标风格的乐段。这种设计使得不同风格组合之间具有良好的隔离性与可解释性。

2.3 解码策略详解

生成过程采用Top-K + Top-P + Temperature联合采样策略：

def sample_logits(logits, top_k=9, top_p=0.9, temperature=1.2): # Apply temperature scaling logits = logits / temperature # Top-K filtering top_k_indices = torch.topk(logits, top_k).indices filtered_logits = torch.full_like(logits, -float('inf')) filtered_logits[top_k_indices] = logits[top_k_indices] # Top-P (nucleus) sampling sorted_logits, sorted_indices = torch.sort(filtered_logits, descending=True) cumulative_probs = torch.cumsum(F.softmax(sorted_logits, dim=-1), dim=-1) nucleus = cumulative_probs < top_p nucleus[0, :] = True # Keep at least one token filtered_sorted_logits = torch.where(nucleus, sorted_logits, torch.full_like(sorted_logits, -float('inf'))) probs = F.softmax(filtered_sorted_logits, dim=-1) sampled_index = torch.multinomial(probs, 1) return sorted_indices[0, sampled_index].item()

该策略有效平衡了生成多样性与结构稳定性，避免陷入重复模式或完全随机输出。

3. 实践操作流程

3.1 环境准备与启动

确保已部署NotaGen镜像环境后，执行以下命令启动服务：

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

或使用快捷脚本：

/bin/bash /root/run.sh

服务启动后访问http://localhost:7860进入WebUI界面。

3.2 风格配置步骤

步骤一：选择时期

在左侧控制面板中，从“时期”下拉菜单选择巴洛克（Baroque）。

步骤二：选择作曲家

作曲家列表自动更新，从中选择维瓦尔第（Vivaldi）。

步骤三：选择乐器配置

进一步选择管弦乐（Orchestra），此配置对应《四季》类协奏曲的典型编制。

注意：只有完整且合法的三元组才能触发生成逻辑，系统会实时校验组合有效性。

3.3 参数调整建议

保持默认参数通常可获得良好结果：

参数	推荐值	作用说明
Top-K	9	限制候选token数量，防止低概率噪声
Top-P	0.9	动态调整候选集大小，提升流畅度
Temperature	1.2	增加创造性，适合艺术性生成

若希望更贴近原作风格，可尝试降低Temperature至1.0；若追求新颖变奏，可提高至1.5。

3.4 执行生成与结果获取

点击“生成音乐”按钮，系统将在30-60秒内完成patch级递进生成。右侧面板将逐步显示：

生成进度条
当前patch编号与长度
完整ABC乐谱输出

生成结束后，点击“保存文件”按钮，系统自动导出两个文件至/root/NotaGen/outputs/目录：

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

4. 输出分析与质量评估

4.1 音乐结构特征

以生成的一段“维瓦尔第风格”快板为例，其ABC片段如下：

X:1 T:Generated Allegro in G major M:4/4 L:1/8 K:G |:G>B c>d|e2 g2|d>c B>A|G4|\ e>f g>a|b2 d2|c>b a>g|f4:| |:f>g a>b|c2 e2|d>c B>A|G4|\ B>c d>e|f2 a2|g>f e>d|c4:|

观察可知：