从零开始玩转AI作曲｜NotaGen WebUI音乐生成全攻略-开发者社区

从零开始玩转AI作曲｜NotaGen WebUI音乐生成全攻略

1. 引言：开启AI驱动的古典音乐创作之旅

在人工智能技术飞速发展的今天，音乐创作已不再局限于专业作曲家。借助深度学习与大语言模型（LLM）范式，AI正在重新定义艺术表达的边界。NotaGen 正是这一趋势下的创新成果——一个基于 LLM 范式、专注于生成高质量古典符号化音乐的开源项目。

通过将自然语言处理中的序列建模能力迁移到音乐符号（如 ABC 记谱法）上，NotaGen 实现了对巴洛克、古典主义到浪漫主义等不同时期风格的精准捕捉与再创造。更关键的是，该项目经过二次开发构建了直观易用的 WebUI 界面，极大降低了非技术用户的使用门槛。

本文将带你从零开始，完整掌握 NotaGen 的部署、配置与实际应用技巧，涵盖：

如何快速启动 WebUI 服务
风格组合的选择逻辑与最佳实践
参数调优策略提升生成质量
输出文件的保存与后期处理路径

无论你是音乐爱好者、作曲初学者，还是 AI 应用开发者，都能通过本指南高效利用这一工具，探索 AI 在严肃音乐创作中的无限可能。

2. 环境准备与WebUI启动流程

2.1 运行环境说明

NotaGen 基于 Python 构建，依赖 PyTorch 和 Hugging Face Transformers 等主流深度学习框架。其 WebUI 使用 Gradio 实现交互界面，整体运行环境要求如下：

组件	推荐配置
操作系统	Linux (Ubuntu 20.04+) 或 WSL2
GPU	NVIDIA 显卡，至少 8GB 显存（推荐 RTX 3070 及以上）
内存	≥16GB RAM
存储空间	≥20GB 可用空间（含模型缓存）

⚠️ 注意：若显存不足可能导致生成失败或响应缓慢，建议关闭其他占用 GPU 的程序。

2.2 启动WebUI服务

进入项目根目录后，可通过以下任一方式启动 WebUI 服务：

# 方法一：直接运行 demo.py cd /root/NotaGen/gradio && python demo.py

# 方法二：使用快捷脚本 /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 ==================================================

此时服务已在本地监听7860端口，可通过浏览器访问进行操作。

2.3 访问Web界面

打开浏览器，输入地址：

http://localhost:7860

即可进入 NotaGen 的图形化操作界面。若部署在远程服务器，请确保防火墙开放对应端口，并可通过公网 IP 或域名访问。

3. WebUI界面详解与核心功能模块

NotaGen 的 WebUI 设计简洁清晰，分为左右两大区域：左侧为控制面板，用于设置生成参数；右侧为输出区，实时展示生成结果。

3.1 左侧控制面板解析

风格选择区域

该区域是决定生成音乐风格的核心配置项，包含三个层级的联动选择：

时期（Period）
支持三种主要古典音乐时期：
- 巴洛克（Baroque）
- 古典主义（Classical）
- 浪漫主义（Romantic）
作曲家（Composer）
根据所选“时期”动态更新可选项。例如选择“古典主义”后，可选贝多芬、莫扎特、海顿等。
乐器配置（Instrumentation）
根据选定的作曲家进一步筛选支持的配器类型。例如贝多芬支持“艺术歌曲”、“室内乐”、“键盘”、“管弦乐”等。

✅ 提示：只有形成有效三元组（时期 + 作曲家 + 乐器）才能触发生成，系统会自动校验组合合法性。

高级生成参数

这些参数直接影响生成过程的多样性与稳定性，适用于进阶用户调优：

参数	默认值	作用说明
Top-K	9	仅保留概率最高的前 K 个候选 token，限制搜索范围
Top-P (Nucleus Sampling)	0.9	累积概率阈值，动态选取最可能的 token 子集
Temperature	1.2	控制输出随机性，值越高越具创造性，也越不稳定

📌 建议新手保持默认值，熟悉后再尝试调整以获得不同风格倾向的结果。

3.2 右侧输出面板功能

实时生成日志

点击“生成音乐”按钮后，系统会在右侧面板实时输出生成进度，包括：

当前 patch 编号
已完成的片段数量
中间状态提示（如“正在编码旋律线”）

最终乐谱展示

生成完成后，系统将以ABC 格式文本展示完整的乐谱内容。ABC 是一种轻量级的文本记谱法，具有良好的可读性和兼容性，便于复制、编辑和转换。

此外，提供“保存文件”按钮，一键导出两种标准格式：

.abc文件：原始 ABC 文本格式
.xml文件：MusicXML 标准格式，可用于专业打谱软件进一步编辑

4. 使用步骤详解：从配置到生成全流程

4.1 选择有效的风格组合

步骤1：确定音乐时期

首先在“时期”下拉菜单中选择目标历史阶段。不同时期的音乐在结构、和声与节奏上有显著差异：

巴洛克：复调为主，强调对位法（如巴赫赋格）
古典主义：主调音乐成熟，注重形式均衡（如奏鸣曲式）
浪漫主义：情感表达强烈，扩展和声语言（如肖邦夜曲）

步骤2：选择具体作曲家

根据所选时期，系统自动过滤出该时代代表性作曲家。例如选择“浪漫主义”后，可看到：

肖邦（Chopin）
李斯特（Liszt）
德彪西（Debussy）
柴可夫斯基（Tchaikovsky）
勃拉姆斯（Brahms）

每个作曲家都有独特的创作风格印记，模型训练时已学习其作品特征。

步骤3：设定乐器配置

最后选择具体的演奏编制。例如：

选择“肖邦” + “键盘”，将生成钢琴独奏作品
选择“贝多芬” + “管弦乐”，将生成交响乐片段
选择“巴赫” + “合唱”，将生成宗教声乐作品

系统共支持112 种合法组合，覆盖广泛的古典音乐场景。

4.2 （可选）调整生成参数

对于希望微调输出风格的用户，可在高级设置中修改以下参数：

# 示例参数影响说明 temperature = 0.8 # 更保守、稳定，接近训练数据分布 temperature = 1.5 # 更自由、富有创意，但可能出现不和谐音程 top_k = 5 # 严格限制候选集，减少意外输出 top_k = 20 # 扩大探索空间，增加新颖性

🔍 实践建议：初次使用建议保持默认参数，待了解基本输出质量后再进行对比实验。

4.3 执行音乐生成

确认所有选项无误后，点击“生成音乐”按钮。整个过程通常耗时30–60 秒，具体取决于硬件性能。

生成期间，右侧将显示：

分片（patch）逐步合成的过程
当前时间步的状态反馈
完成后的完整 ABC 乐谱预览

4.4 保存与导出生成结果

生成成功后，点击“保存文件”按钮，系统将自动将两个版本的乐谱保存至指定目录：

/root/NotaGen/outputs/ ├── beethoven_orchestra_20250405_142312.abc └── beethoven_orchestra_20250405_142312.xml

文件命名规则为：{作曲家}_{乐器}_{时间戳}.{格式}，便于后续归档与管理。

5. 典型应用场景与实践案例

5.1 场景一：生成浪漫派钢琴小品

目标：创作一首类似肖邦风格的夜曲

操作步骤：

时期：选择“浪漫主义”
作曲家：选择“肖邦”
乐器配置：选择“键盘”
参数保持默认
点击“生成音乐”

✅ 输出特点：旋律线条优美，左手伴奏采用分解和弦织体，具备典型的浪漫主义抒情气质。

5.2 场景二：模拟贝多芬交响乐主题

目标：获取一段可用于编曲参考的管弦乐动机

操作步骤：

时期：选择“古典主义”
作曲家：选择“贝多芬”
乐器配置：选择“管弦乐”
温度设为 1.0（增强结构性）
点击生成

✅ 输出特点：主题清晰有力，配器层次分明，适合提取核心动机用于 MIDI 编排。

5.3 场景三：探索同一作曲家的不同体裁表现

目标：比较勃拉姆斯在“艺术歌曲”与“管弦乐”中的风格差异

操作方法：

固定作曲家为“勃拉姆斯”
分别选择“艺术歌曲”和“管弦乐”进行两次生成
对比两段 ABC 乐谱的节奏密度、声部安排与情绪走向

📌 发现：艺术歌曲版本更注重人声旋律的流动性，而管弦乐版本则体现复杂的对位设计与动态变化。

6. 输出格式说明与后期处理建议

6.1 ABC格式详解

ABC 是一种基于文本的音乐表示法，语法简洁，易于阅读与编辑。示例片段：

X:1 T:Generated by NotaGen C:Chopin-style Piano Piece M:3/4 L:1/8 K:C E2 E A c e | d2 c A G F | E4 z2 |]

X:表示曲目编号
T:曲名
M:拍号
L:基准时值
K:调号
|分小节符

🌐 在线工具推荐：abcnotation.com 可直接播放并可视化 ABC 乐谱。

6.2 MusicXML格式优势

.xml文件遵循 MusicXML 标准，具备以下优点：

被 MuseScore、Sibelius、Finale 等主流打谱软件原生支持
保留完整的排版信息（如连音线、强弱记号）
支持多声部、复杂节奏与装饰音精确还原

6.3 后期优化建议

虽然 AI 生成的乐谱已具备较高完成度，但仍建议进行人工润色：

导入专业软件
将.xml文件导入 MuseScore 或 Dorico，查看五线谱效果。
手动修正问题
- 调整不合理音程跳跃
- 优化指法与踏板标记
- 添加表情术语（如 dolce, agitato）
音频渲染
使用 VST 插件（如 Spitfire LABS）生成高质量音频，评估听觉效果。
迭代改进
将修改后的乐谱作为新样本反馈给模型（未来支持 fine-tuning 时），实现闭环优化。

7. 故障排查与常见问题解决方案

7.1 问题1：点击“生成音乐”无反应

可能原因：选择了无效的风格组合（如未完整填写三项）

解决方法：

检查是否已完成“时期 → 作曲家 → 乐器”的完整选择
查看界面是否有红色错误提示
刷新页面重试

7.2 问题2：生成速度过慢或卡顿

可能原因：GPU 显存不足或被其他进程占用

解决方法：

关闭不必要的 CUDA 应用（如 Jupyter Notebook、视频转码任务）
检查显存使用情况：nvidia-smi
若持续超载，考虑升级硬件或降低PATCH_LENGTH参数（需修改源码配置）

7.3 问题3：无法保存文件

可能原因：未先生成乐谱即点击保存，或输出目录权限受限

解决方法：

确保已成功生成 ABC 乐谱后再点击“保存文件”
检查/root/NotaGen/outputs/目录是否存在且可写
必要时执行：chmod -R 755 /root/NotaGen/outputs/

7.4 问题4：生成音乐听起来“奇怪”或不连贯

可能原因：温度参数过高导致过度发散，或模型尚未收敛

优化建议：

尝试将Temperature降至 1.0 左右
多次生成并挑选最佳结果
结合人工编辑修复局部不合理段落

8. 高级使用技巧与性能优化建议

8.1 参数调优策略

目标	推荐参数设置
更保守、贴近原作风格	Temp=0.8~1.0, Top-K=15, Top-P=0.85
更具创造力与惊喜感	Temp=1.5~2.0, Top-K=5, Top-P=0.95
提高节奏稳定性	保持默认，避免 Temp > 2.0

💡 建议建立自己的“参数模板库”，记录每次满意生成的配置以便复用。

8.2 批量生成与筛选机制

尽管当前 WebUI 不支持批量操作，但可通过以下方式实现类批量处理：

记录多个感兴趣的风格组合
依次手动触发生成并保存
建立本地乐谱库，后期统一评审与筛选

未来可通过脚本自动化此流程（如调用 API 接口）。

8.3 与外部工具链集成

将 NotaGen 融入完整音乐生产工作流：

graph LR A[NotaGen 生成 ABC] --> B[MuseScore 导入 XML] B --> C[添加演奏指示] C --> D[VST 合成音频] D --> E[DAW 混音母带] E --> F[发布成品]

此举可充分发挥 AI 创意启发 + 人类审美把控的协同优势。

9. 总结

NotaGen 作为一款基于 LLM 范式的符号化音乐生成模型，结合 WebUI 二次开发，成功实现了低门槛、高质量、风格可控的古典音乐自动创作体验。通过本文的系统讲解，你已经掌握了：

如何部署并启动 NotaGen WebUI 服务
风格三元组（时期+作曲家+乐器）的选择逻辑
生成参数对输出质量的影响机制
实际应用场景的操作示范
输出文件的保存与后期处理路径

更重要的是，NotaGen 并非替代人类创作者，而是作为一个强大的灵感激发工具和初稿生成引擎，帮助音乐人突破创作瓶颈，探索新的风格可能性。

随着 AI 音乐技术的不断演进，我们正迈向一个人机协同创作的新纪元。现在，只需一次点击，你就能让贝多芬的交响思维流淌于指尖，让肖邦的诗意在无声中绽放。

立即动手尝试吧，属于你的 AI 协同作曲时代已经到来。

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