NotaGen：基于LLM的古典音乐生成神器，一键生成ABC乐谱

NotaGen：基于LLM的古典音乐生成神器，一键生成ABC乐谱

1. 引言

1.1 AI与音乐创作的融合趋势

近年来，人工智能在艺术创作领域的应用不断深化，尤其是在音乐生成方向取得了显著进展。从早期的规则驱动旋律生成，到如今基于深度学习的端到端音乐建模，AI正在逐步具备“理解”和“创造”音乐的能力。其中，大语言模型（LLM）范式因其强大的序列建模能力，被成功迁移至符号化音乐生成任务中，展现出惊人的创造力。

NotaGen 正是在这一背景下诞生的一款创新性工具——它将LLM的强大生成能力与古典音乐的结构特征相结合，实现了高质量、风格可控的符号化音乐自动生成。用户只需选择作曲家、时期与乐器配置，即可在30-60秒内获得一段符合该风格特征的ABC格式乐谱。

1.2 NotaGen的核心价值

NotaGen 的核心优势在于：

• 高保真风格还原：通过训练数据对巴洛克、古典主义、浪漫主义等时期的作曲家作品进行深度学习，能够精准捕捉不同作曲家的旋律走向、和声逻辑与节奏模式。
• 多层级控制机制：提供“时期 → 作曲家 → 乐器配置”的三级风格选择体系，确保生成结果的专业性和合理性。
• 轻量级输出格式：采用ABC记谱法作为主要输出形式，便于复制、编辑与进一步转换为MIDI或MusicXML。
• 本地化WebUI部署：开箱即用的Gradio界面，无需联网调用API，保护创作隐私并提升响应速度。

本文将深入解析 NotaGen 的技术实现路径、使用流程及工程实践建议，帮助开发者与音乐创作者快速掌握这一AI作曲利器。

2. 系统架构与工作原理

2.1 整体架构设计

NotaGen 基于 LLM 范式构建，其系统架构可分为以下四个模块：

整个系统以 ABC 格式为统一表示层，实现了从符号化音乐数据到自然语言式文本序列的映射，从而使得标准的语言模型可以用于音乐生成任务。

2.2 ABC格式的本质与优势

ABC 是一种基于文本的音乐记谱法，用可读字符描述音高、时值、节拍、调性等信息。例如：

X:1 T:Etude in C Major M:4/4 L:1/8 K:C CDEF GABc | w:do re mi fa sol la ti do

其优势包括： -人类可读性强：相比二进制MIDI，ABC可以直接阅读和修改。 -易于模型处理：具有类似自然语言的线性结构，适合LLM建模。 -跨平台兼容性好：支持导入 MuseScore、LilyPond 等主流打谱软件。

NotaGen 利用这一特性，将音乐视为“由音符组成的句子”，从而复用NLP领域成熟的生成技术。

2.3 模型训练策略

NotaGen 采用以下关键技术提升生成质量：

• 分块生成（Patch-based Generation）
  音乐通常较长，直接生成整首曲子容易失控。NotaGen 将乐曲划分为固定长度的 patch（默认128个token），逐段生成并拼接，保证结构连贯性。

• 上下文窗口扩展
  使用滑动窗口机制，在生成当前patch时保留前一个patch的部分内容作为上下文，增强旋律连续性。

• 风格嵌入编码
  在输入序列前添加[ERA=Classical] [COMPOSER=Mozart] [INSTRUMENT=Piano]等特殊标记，引导模型生成对应风格的内容。

• 温度退火策略
  在生成过程中动态调整 temperature 参数，初期较高以增加多样性，后期降低以稳定结尾。

3. 使用实践：从零开始生成一首贝多芬风格钢琴曲

3.1 环境准备

NotaGen 已集成在官方镜像中，启动命令如下：

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

或使用快捷脚本：

/bin/bash /root/run.sh

启动成功后访问http://localhost:7860即可进入WebUI界面。

注意：需确保GPU显存 ≥ 8GB，否则可能出现OOM错误。

3.2 风格组合选择

以生成一首“贝多芬风格”的钢琴曲为例，操作步骤如下：

1. 选择时期：在左侧面板选择“古典主义”
2. 选择作曲家：下拉菜单自动更新，选择“贝多芬”
3. 选择乐器配置：选择“键盘”

此时系统已构建完整的风格上下文，准备进入生成阶段。

3.3 参数调优建议

虽然默认参数已优化，但可根据需求微调以下三个关键参数：

对于初学者，建议保持默认值；进阶用户可尝试组合调节以探索更多可能性。

3.4 执行生成与结果分析

点击“生成音乐”按钮后，系统会实时输出生成过程日志：

[INFO] Validating style combination... OK [INFO] Generating patch 1/3... [INFO] Patch 1 generated: C major, 4/4, melody starts with E-G-C [INFO] Generating patch 2/3... ... [SUCCESS] Full score generated!

最终生成的ABC乐谱示例片段：

X:1 T:Generated by NotaGen - Beethoven Style M:4/4 L:1/8 Q:1/4=120 K:C E>G c>e | d>c B>A | G>B d>g | f>e d>c | e>c A>c | B>d e>g | a>g f>e | d>c B>A |

该旋律呈现出典型的贝多芬式动机发展手法：短小动机重复、模进推进、清晰的和声进行（I-V-I），体现出较高的风格一致性。

4. 输出管理与后期处理

4.1 文件保存机制

生成完成后，点击“保存文件”按钮，系统会自动导出两个版本到/root/NotaGen/outputs/目录：

• {composer}_{instrument}_{timestamp}.abc：原始ABC文本
• {composer}_{instrument}_{timestamp}.xml：转换后的MusicXML格式

这两个文件可用于后续编辑或发布。

4.2 后期优化路径

AI生成的乐谱往往需要人工润色才能达到演奏级质量。推荐以下处理流程：

步骤1：导入专业打谱软件

将.xml文件导入 MuseScore 或 Dorico，查看五线谱视图，检查是否存在以下问题： - 不合理的音程跳跃 - 节奏密度突变 - 和声冲突（如平行五度）

步骤2：手动修正与扩展

• 添加踏板标记、力度变化、表情记号
• 对重复段落进行变奏处理
• 补充伴奏声部（尤其是单旋律生成时）

步骤3：音频合成与试听

使用 MuseScore 内置播放器或导出为 MIDI，连接虚拟乐器（如Garritan Classical Strings）进行试听，验证实际听感是否符合预期。

步骤4：发布与分享

可将最终成果导出为 PDF 乐谱、MP3 音频或视频演示，用于教学、演出或社交平台传播。

5. 高级技巧与性能优化

5.1 批量生成与筛选策略

尽管当前WebUI仅支持单次生成，但仍可通过以下方式实现批量产出：

# 示例：批量生成5首肖邦夜曲风格作品 import os import time for i in range(5): # 模拟UI输入 set_style("Romantic", "Chopin", "Keyboard") set_params(top_k=10, top_p=0.92, temperature=1.3) generate_music() save_file(f"chopin_nocturne_v{i+1}") time.sleep(2)

生成后人工挑选最具潜力的作品进行深加工，提高创作效率。

5.2 显存优化方案

若设备显存不足（<8GB），可采取以下措施：

• 降低PATCH_LENGTH：修改配置文件中的生成块大小，减少缓存占用
• 启用INT8量化：加载模型时使用权重量化技术，节省约40%显存
• 关闭冗余服务：停止其他Docker容器或Jupyter进程

5.3 自定义训练扩展

对于希望进一步定制模型的用户，可参考项目根目录下的CLAUDE.md文档，了解如何：

• 添加新的作曲家数据集（需整理为ABC格式）
• 微调模型以适应特定风格（如中国风改编）
• 构建多声部生成能力（目前主要支持单旋律线）

6. 总结

NotaGen 作为一款基于LLM范式的古典音乐生成工具，成功地将大模型的强大序列建模能力应用于符号化音乐创作场景。通过精心设计的风格控制系统、稳定的ABC输出格式以及友好的WebUI交互界面，它为音乐创作者提供了一种全新的灵感激发方式。

本文详细介绍了 NotaGen 的技术原理、使用流程与工程实践要点，涵盖环境部署、参数调优、结果导出与后期处理全流程，并提供了批量生成、显存优化等高级技巧。

未来，随着多模态模型的发展，我们期待 NotaGen 能进一步支持： - 多声部协同生成 - 实时MIDI流输出 - 用户反馈驱动的迭代优化

让AI真正成为每一位音乐人的“数字协作者”。

7. 常见问题解答（FAQ）

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