基于LLM的古典音乐生成｜NotaGen镜像部署与使用详解-开发者社区

基于LLM的古典音乐生成｜NotaGen镜像部署与使用详解

1. 引言：AI音乐生成的新范式

近年来，大语言模型（Large Language Model, LLM）在自然语言处理领域取得了突破性进展。随着技术的演进，LLM范式正被广泛应用于非文本模态的生成任务中，其中符号化音乐生成成为极具潜力的应用方向之一。

NotaGen 是一个基于 LLM 范式构建的高质量古典音乐生成系统，它将乐谱编码为类文本序列，利用语言模型进行训练和推理，实现了对巴洛克、古典主义、浪漫主义等时期风格的精准建模。该项目由开发者“科哥”完成 WebUI 的二次开发，封装为可一键部署的镜像，极大降低了使用门槛。

本文将围绕NotaGen 镜像的部署流程、WebUI 使用方法、参数调优技巧及输出格式解析展开详细说明，帮助用户快速上手并高效生成符合预期的古典音乐作品。

2. 环境准备与镜像启动

2.1 镜像基本信息

镜像名称：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
运行环境：Linux + Python + Gradio
资源需求：
- 显存 ≥ 8GB（推荐 NVIDIA GPU）
- 存储空间 ≥ 15GB
- 内存 ≥ 16GB

提示：该镜像已预装所有依赖项，包括 PyTorch、Transformers、ABC库、Music21 等核心组件，无需手动安装。

2.2 启动 WebUI 服务

进入容器或本地部署目录后，可通过以下任一方式启动服务：

# 方式一：直接运行 demo.py cd /root/NotaGen/gradio && python demo.py

# 方式二：使用快捷脚本 /bin/bash /root/run.sh

启动成功后，终端会显示如下提示信息：

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

2.3 访问 WebUI 界面

打开浏览器，输入地址：

http://localhost:7860

若部署在远程服务器，请确保端口7860已开放，并通过公网 IP 或域名访问：

http://<your-server-ip>:7860

界面加载完成后，即可看到左侧控制面板与右侧输出区域组成的交互式 UI。

3. WebUI 界面功能详解

3.1 左侧控制面板

3.1.1 风格选择区域

这是生成音乐的核心配置区，包含三个层级的选择项：

时期（Period）
可选：巴洛克、古典主义、浪漫主义
作曲家（Composer）
根据所选“时期”动态更新列表。例如选择“古典主义”，则出现：
- 贝多芬
- 莫扎特
- 海顿
乐器配置（Instrumentation）
根据“作曲家”进一步筛选可用配置。例如选择“肖邦”时，仅支持：
- 艺术歌曲
- 键盘

⚠️ 注意：只有合法的三元组合才能触发生成。系统会在点击按钮前校验组合有效性。

3.1.2 高级设置参数

参数	默认值	作用说明
Top-K	9	限制每步采样候选 token 数量，数值越大越多样
Top-P (Nucleus Sampling)	0.9	累积概率阈值，过滤低概率 token
Temperature	1.2	控制输出随机性，值越高越富有创意

建议初学者保持默认值，熟悉后再尝试调整以探索不同风格倾向。

3.2 右侧输出面板

3.2.1 实时生成日志

点击“生成音乐”后，右侧将实时输出生成过程日志，包括：

当前 patch 编号
推理耗时
中间状态提示

3.2.2 最终乐谱展示

生成完成后，系统自动渲染 ABC 格式的乐谱文本，并提供以下操作：

复制乐谱内容
保存文件到本地

生成结果同时导出两种标准格式，便于后续处理。

4. 音乐生成完整操作流程

4.1 步骤一：选择风格组合

在“时期”下拉框中选择目标历史阶段（如“浪漫主义”）
“作曲家”列表自动刷新，选择希望模仿的作曲家（如“肖邦”）
“乐器配置”随之更新，选择“键盘”以生成钢琴曲

此时，系统已具备完整的风格上下文。

4.2 步骤二：调整生成参数（可选）

如需微调生成行为，可在高级设置中修改：

若希望更稳定保守的结果 → 将Temperature降至0.8~1.0
若追求更具想象力的旋律 → 提高至1.5~2.0
若发现节奏混乱 → 适当提升Top-K至15

修改建议：每次只调整一个参数，便于观察效果变化。

4.3 步骤三：执行生成

点击【生成音乐】按钮，系统将：

验证风格组合合法性
加载对应模型权重
开始自回归生成（约 30–60 秒）
输出 ABC 乐谱至右侧面板

4.4 步骤四：保存与导出

生成成功后，点击【保存文件】按钮，系统将在以下路径创建两个文件：

/root/NotaGen/outputs/ ├── chopin_keyboard_20250405_142312.abc └── chopin_keyboard_20250405_142312.xml

文件命名规则为：{作曲家}_{乐器}_{时间戳}.{扩展名}

5. 支持的风格组合概览

NotaGen 当前支持112 种有效风格组合，覆盖三大主要音乐时期。

5.1 巴洛克时期

作曲家	支持的乐器配置
巴赫	室内乐、合唱、键盘、管弦乐、声乐管弦乐
亨德尔	室内乐、键盘、管弦乐、声乐管弦乐
维瓦尔第	室内乐、管弦乐、声乐管弦乐
斯卡拉蒂	键盘

5.2 古典主义时期

作曲家	支持的乐器配置
贝多芬	艺术歌曲、室内乐、键盘、管弦乐
莫扎特	室内乐、合唱、键盘、管弦乐、声乐管弦乐
海顿	室内乐、键盘、管弦乐、声乐管弦乐

5.3 浪漫主义时期

作曲家	支持的乐器配置
肖邦	艺术歌曲、键盘
李斯特	键盘
德彪西	艺术歌曲、键盘
柴可夫斯基	键盘、管弦乐
勃拉姆斯	艺术歌曲、室内乐、合唱、键盘、管弦乐

💡 提示：可通过切换同一作曲家的不同乐器配置，对比其创作风格差异。

6. 输出文件格式说明

6.1 ABC 格式（.abc）

定义：一种轻量级的文本化音乐记谱法
优点：
- 可读性强，适合人工编辑
- 兼容多种在线工具（如 abcnotation.com）
- 易于版本控制和批量处理

示例片段：

X:1 T:Generated by NotaGen M:4/4 L:1/8 K:C z4 | G2 E2 c2 B2 | A2 F2 D2 C2 | ...

6.2 MusicXML 格式（.xml）

定义：国际通用的数字乐谱交换标准
优点：
- 被 MuseScore、Sibelius、Finale 等主流打谱软件原生支持
- 包含完整排版信息（音符位置、连音线、表情记号等）
- 支持导出 PDF 乐谱或 MIDI 音频

推荐流程：.abc → .xml → MuseScore → 导出 MIDI/PDF

7. 常见问题与解决方案

7.1 问题一：点击“生成音乐”无反应

可能原因：选择了无效的风格组合（如“李斯特”+“管弦乐”）

解决方法：

检查是否完成全部三项选择
查看是否有红色错误提示
参考文档中的支持组合表重新选择

7.2 问题二：生成速度缓慢或卡顿

可能原因：GPU 显存不足或并发任务过多

解决方法：

关闭其他占用显存的程序（如 Jupyter Notebook）
检查nvidia-smi是否存在内存溢出
如需长期使用，建议升级至 16GB 显存及以上设备

7.3 问题三：无法保存文件

可能原因：未先生成乐谱即点击保存

解决方法：

确保右侧已显示 ABC 乐谱内容
检查/root/NotaGen/outputs/目录权限：
```
chmod -R 755 /root/NotaGen/outputs/
```

7.4 问题四：生成音乐质量不稳定

优化建议：

多次生成取最优结果（AI 创作具有随机性）
调整Temperature在1.0–1.5区间内测试
结合后期人工润色（推荐导入 MuseScore 进行修正）

8. 高级使用技巧

8.1 参数调优策略

目标	参数建议
更保守、结构清晰	`Temp=0.8`,`Top-K=12`
更富创造力、突破常规	`Temp=1.8`,`Top-P=0.95`
减少重复模式	提高`Top-K`至`15–20`
增强节奏稳定性	降低`Temp`并固定`Top-P=0.9`

8.2 批量生成建议

虽然当前 WebUI 不支持批量操作，但可通过以下方式实现：

记录一组满意的参数组合
手动多次点击生成并保存
后期统一导入专业软件筛选最佳作品

未来可通过修改demo.py添加批处理逻辑。

8.3 后期处理工作流

推荐的标准后期流程如下：

graph LR A[生成.abc] --> B[转换为.xml] B --> C[导入MuseScore] C --> D[调整节拍/力度/踏板] D --> E[导出MIDI音频] E --> F[混音合成]

此流程可显著提升听觉表现力。

9. 总结

NotaGen 作为一款基于 LLM 范式的符号化音乐生成工具，凭借其精准的风格建模能力和友好的 WebUI 交互设计，为音乐创作者、教育工作者和 AI 爱好者提供了全新的创作路径。

本文系统介绍了从镜像部署、界面操作、参数调优到文件导出的全流程实践指南，并针对常见问题提供了解决方案。通过合理选择风格组合与生成参数，用户可以高效产出符合特定历史时期与作曲家风格的原创乐谱。

更重要的是，AI 生成并非替代人类创作，而是作为灵感激发器和辅助作曲工具，帮助我们突破思维局限，探索更多音乐可能性。

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