NotaGen大模型镜像详解｜轻松实现符号化音乐创作

1. 概述

1.1 符号化音乐生成的技术背景

在人工智能与艺术融合的前沿领域，音乐生成一直是极具挑战性的研究方向。传统音频生成模型（如WaveNet、Diffusion Models）虽然能够合成高质量的声音波形，但其输出形式难以进行后续编辑和乐理分析。相比之下，符号化音乐生成（Symbolic Music Generation）以MIDI、ABC记谱法或MusicXML等结构化格式为输出目标，不仅便于人工修改，还能直接用于演奏、排练和出版。

近年来，随着大语言模型（LLM）在序列建模方面的卓越表现，研究者开始将其范式迁移至音乐创作任务中。通过将音符序列视为“音乐语言”，LLM可以学习作曲家的风格特征，并生成符合特定时期、流派和乐器配置的乐谱。这种基于LLM范式的音乐生成方法，正在成为智能作曲领域的主流趋势。

1.2 NotaGen的核心定位

NotaGen是一款基于LLM范式构建的高质量古典符号化音乐生成模型，由开发者“科哥”完成WebUI二次开发并打包为可一键部署的镜像。该系统专注于古典音乐风格的精准建模，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及其典型作品类型。

与其他通用音乐生成工具不同，NotaGen的优势在于：

风格可控性强：提供明确的时期-作曲家-乐器三级选择机制
输出格式专业：同时生成ABC文本谱与MusicXML标准文件
交互友好：配备直观的Gradio Web界面，无需编程基础即可使用
工程集成度高：已预装所有依赖，开箱即用

本篇文章将深入解析NotaGen的工作原理、使用流程及高级技巧，帮助用户充分发挥其创作潜力。

2. 系统架构与工作逻辑

2.1 整体架构设计

NotaGen采用典型的“前端交互 + 后端推理”架构，整体分为以下四个模块：

模块	功能说明
WebUI前端	基于Gradio构建的图形化界面，负责参数输入与结果展示
风格控制器	实现时期、作曲家、乐器三者的联动验证与组合映射
LLM推理引擎	加载训练好的音乐生成模型，执行自回归式token生成
输出处理器	将模型输出转换为ABC和MusicXML格式并保存

系统运行时，用户在Web界面上的选择会被编码为条件提示（prompt），送入微调后的LLM模型中引导生成过程。整个流程如下图所示：

[用户选择] ↓ [风格编码器 → 条件Prompt] ↓ [LLM模型解码 → Token序列] ↓ [后处理 → ABC/MusicXML] ↓ [浏览器显示 + 文件保存]

2.2 音乐表示方法：ABC记谱法

NotaGen采用ABC记谱法作为内部表示格式。这是一种轻量级的文本化音乐描述语言，具有以下优势：

X:1 T:Chopin Nocturne Op.9 No.2 M:3/4 L:1/8 K:C E2 E A B c2 | d2 d f e d | c2 c e d c | B2 B d c B | A2 A c B A | G2 G B A G | F2 F A G F | E2 E A B c2 ||

可读性高：人类可以直接阅读和理解
体积小巧：相比MIDI或XML更节省存储空间
兼容性强：可通过abcm2ps、abc2xml等工具转为PDF或MusicXML
适合LLM处理：本质上是字符序列，天然适配语言模型

模型在训练阶段即以ABC格式学习音乐结构，在推理阶段也原生输出该格式，确保了生成质量的一致性。

2.3 风格控制机制解析

NotaGen最核心的设计在于其实现了细粒度的风格控制机制。系统并非简单地将“贝多芬”作为一个标签输入模型，而是构建了一个完整的风格知识库，包含：

时期特征模板：不同时期的调性偏好、节奏模式、和声进行规律
作曲家指纹数据库：每位作曲家常用的主题发展手法、织体特点
乐器配置约束集：每种乐器组合对应的声部数量、音域范围、演奏技法

当用户选择“浪漫主义 → 肖邦 → 键盘”时，系统会动态拼接出如下条件提示：

[PROMPT_BEGIN] Style: Romantic Period Composer: Frédéric Chopin Instrumentation: Solo Piano Constraints: - Use rubato timing - Prefer lyrical melodies with chromatic embellishments - Common forms: Nocturne, Waltz, Étude [PROMPT_END]

这一机制显著提升了生成结果的风格一致性，避免了“风格混杂”的常见问题。

3. 快速上手与操作指南

3.1 启动与访问

NotaGen镜像已预配置好运行环境，启动命令极为简洁：

/bin/bash /root/run.sh

或手动进入目录启动：

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

成功启动后，终端将显示访问地址：

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

在本地浏览器中打开http://localhost:7860即可进入主界面。

注意：若在远程服务器运行，请做好端口转发（SSH Tunneling）设置。

3.2 界面功能详解

WebUI界面采用左右分栏布局，左侧为控制面板，右侧为输出区域。

左侧控制区

时期选择：下拉菜单包含“巴洛克”、“古典主义”、“浪漫主义”
作曲家选择：根据所选时期动态更新列表
乐器配置：依据作曲家作品习惯提供合理选项（如巴赫支持“合唱”）
采样参数调节
- Top-K: 默认9，控制候选词汇宽度
- Top-P: 默认0.9，核采样阈值
- Temperature: 默认1.2，影响创造性程度

右侧输出区

实时生成进度条与patch信息
最终ABC乐谱高亮显示
“保存文件”按钮触发双格式导出

3.3 完整使用流程

步骤1：选择有效风格组合

系统内置112种合法组合，确保每次选择都能对应真实存在的音乐体裁。例如：

时期	作曲家	乐器配置
巴洛克	巴赫	管风琴、键盘、室内乐
古典主义	莫扎特	歌剧、交响曲、钢琴协奏曲
浪漫主义	柴可夫斯基	芭蕾舞剧、管弦乐

无效组合（如“肖邦 → 管弦乐”）将被禁用或提示错误。

步骤2：点击生成音乐

生成过程约需30–60秒，期间可见逐段patch生成状态。完成后ABC乐谱将自动渲染显示。

步骤3：保存与导出

点击“保存文件”后，系统会在/root/NotaGen/outputs/目录创建两个文件：

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

这两个文件可用于进一步编辑或播放。

4. 高级使用技巧与优化策略

4.1 参数调优指南

虽然默认参数适用于大多数场景，但通过调整采样参数可实现不同的创作目标：

目标	Top-K	Top-P	Temperature
忠实还原风格	5–7	0.8	0.8–1.0
平衡创造与稳定	9	0.9	1.2
激发创意灵感	15+	0.95	1.5–2.0

建议初学者从默认值开始尝试，逐步探索个性化设置。

4.2 批量生成与筛选策略

尽管当前UI仅支持单次生成，但仍可通过以下方式实现批量创作：

# 示例脚本：批量生成肖邦夜曲变体 import os import time for i in range(10): # 修改配置文件或调用API os.system("python generate.py --composer 'Chopin' --genre 'Nocturne' --temp 1.3") time.sleep(2)

生成后统一导入打谱软件（如MuseScore）进行听觉评估与人工筛选。