如何用大模型写古典乐？NotaGen镜像快速上手教程

如何用大模型写古典乐？NotaGen镜像快速上手教程

在人工智能不断渗透创意领域的今天，音乐创作也迎来了范式变革。传统上，作曲需要深厚的理论功底与长期的实践经验，而如今，基于大语言模型（LLM）的AI系统已经能够生成结构完整、风格统一的古典音乐作品。其中，NotaGen是一个基于 LLM 范式构建的高质量符号化音乐生成模型，专为古典音乐设计，并通过 WebUI 二次开发实现了极简操作流程。

本文将带你从零开始，全面掌握 NotaGen 镜像的部署、使用和优化技巧，帮助你快速生成属于自己的 AI 古典乐作品。

1. 技术背景与核心价值

1.1 为什么需要 AI 写古典乐？

古典音乐创作长期以来受限于专业门槛高、周期长、试错成本高等问题。即使是经验丰富的作曲家，在构思交响乐或室内乐时也需要反复推敲主题发展、和声进行与配器逻辑。而 AI 的介入，使得：

• 快速生成符合特定时期风格（如巴洛克、浪漫主义）的乐思
• 辅助作曲家探索新的旋律走向与和声组合
• 降低非专业人士参与音乐创作的技术壁垒

NotaGen 正是在这一背景下诞生——它不是简单的旋律拼接工具，而是基于大规模音乐语料训练的生成模型，能够理解音乐的时间结构、调性逻辑与乐器配置规则，输出标准的 ABC 和 MusicXML 格式乐谱，具备真正的工程可用性。

1.2 NotaGen 的技术定位

NotaGen 基于 LLM 架构对符号化音乐（Symbolic Music）建模，其输入是“时期 + 作曲家 + 乐器”的风格描述，输出是一段结构完整的 ABC 记谱文本。该模型经过大量古典乐谱数据训练，掌握了不同作曲家的写作习惯与配器偏好。

更重要的是，该项目由开发者“科哥”进行了 WebUI 二次封装，极大降低了使用门槛，用户无需编写代码即可完成音乐生成全过程。

2. 环境准备与启动流程

2.1 镜像环境说明

NotaGen 运行在一个预配置的 Docker 镜像中，包含以下组件：

• Python 3.10 环境
• PyTorch 深度学习框架
• Gradio WebUI 接口
• 预加载的 LLM 音乐生成模型
• 输出目录自动挂载机制

资源要求：建议 GPU 显存 ≥8GB，否则生成过程可能出现显存不足错误。

2.2 启动 WebUI 服务

进入容器后，可通过以下任一命令启动服务：

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

或使用快捷脚本：

/bin/bash /root/run.sh

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 Web 界面

打开浏览器，输入地址：

http://localhost:7860

即可看到 NotaGen 的图形化界面。若远程访问，请确保端口 7860 已开放并正确映射。

3. 界面功能详解

3.1 左侧控制面板

风格选择区域

这是生成音乐的核心输入区，包含三个级联下拉菜单：

• 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
• 乐器配置（Instrumentation）：依据作曲家常用编制提供选项

示例：选择“浪漫主义” → “肖邦” → “键盘”，系统将生成一首具有肖邦风格的钢琴小品。

高级生成参数

这些参数影响生成结果的多样性与稳定性：

初次使用建议保持默认值，后续可根据生成效果微调。

3.2 右侧输出面板

实时生成日志

点击“生成音乐”后，右侧会实时输出生成进度，包括 patch 分块生成状态等信息。

最终乐谱展示

生成完成后，系统以ABC 格式显示完整乐谱。例如：

X:1 T:Nocturne in E-flat major (Chopin Style) C:Generated by NotaGen M:3/4 L:1/8 K:Eb V:1 treble [V:1] z4 |: B>B c>d | e4 f2 | g>a b>c' | d'4 e'2 | ...

下方提供“保存文件”按钮，一键导出两种格式。

4. 使用步骤详解

4.1 选择有效风格组合

NotaGen 支持112 种合法风格组合，系统会对用户选择进行校验。以下是典型路径示例：

场景一：生成肖邦风格夜曲

1. 选择时期：浪漫主义
2. 选择作曲家：肖邦
3. 选择乐器配置：键盘
4. 点击“生成音乐”

约 30–60 秒后，生成一段 64 小节左右的钢琴独奏片段，带有典型的装饰音与抒情旋律线。

场景二：生成贝多芬式交响乐开头

1. 时期：古典主义
2. 作曲家：贝多芬
3. 乐器配置：管弦乐
4. 生成

输出为多声部乐谱，包含弦乐组、木管与铜管的初步编配，适合作为电影配乐灵感来源。

4.2 参数调整策略

虽然默认参数适用于大多数情况，但可通过调节提升特定需求下的表现力：

建议每次只调整一个参数，便于观察效果差异。

4.3 文件保存与后期处理

生成成功后，点击“保存文件”，系统自动将两个文件写入/root/NotaGen/outputs/目录：

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

后期处理建议

1. 使用 MuseScore 打开.xml文件，查看五线谱并播放音频；
2. 对不满意的部分手动编辑（如修改节奏、转调、添加表情记号）；
3. 导出为 MIDI 或 WAV 格式用于混音工程；
4. 若需进一步扩展乐章，可将前段结尾作为 prompt 输入其他生成工具。

5. 支持的风格组合一览

NotaGen 在训练阶段融合了三大时期的代表性作曲家及其典型作品特征，支持多种乐器配置组合。

5.1 巴洛克时期

特点：复调性强，常生成赋格段落或协奏曲快板主题。

5.2 古典主义时期

特点：结构清晰，常见奏鸣曲式呈示部轮廓。

5.3 浪漫主义时期

特点：情感丰富，擅长生成带 rubato 感觉的旋律线条。

6. 常见问题与解决方案

6.1 点击“生成”无反应

原因分析：未选择完整风格链路，或组合非法。

解决方法：

• 确认三个下拉框均已选择有效项；
• 查看是否有红色错误提示（如“该作曲家不支持此乐器”）；
• 尝试更换为文档中列出的标准组合。

6.2 生成速度缓慢或卡住

可能原因：

• GPU 显存不足（<8GB）
• 模型加载失败导致 CPU 回退运行

优化建议：

• 关闭其他占用显存的应用；
• 检查nvidia-smi是否识别到 GPU；
• 若必须在 CPU 上运行，可修改demo.py中的设备参数，但预计耗时超过 5 分钟。

6.3 保存文件失败

检查项：

• 是否已成功生成乐谱（ABC 内容为空则无法保存）；
• /root/NotaGen/outputs/目录是否存在且有写权限；
• 容器是否以 root 用户运行。

可通过以下命令修复权限：

chmod -R 755 /root/NotaGen/outputs/

6.4 生成音乐质量不稳定

应对策略：

• 多次生成取最优结果（AI 创作具有随机性）；
• 调整 Temperature 至 1.0–1.4 区间寻找平衡点；
• 结合人工筛选与后期润色，形成“AI 初稿 + 人工精修”工作流。

7. 高级使用技巧

7.1 批量生成与版本管理

尽管当前 WebUI 不支持批量操作，但可通过脚本模拟多次生成：

import time from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By driver = webdriver.Chrome() driver.get("http://localhost:7860") for _ in range(5): # 选择作曲家（需根据实际 DOM 结构调整） driver.find_element(By.XPATH, "//select[@value='chopin']").click() driver.find_element(By.XPATH, "//button[text()='Generate Music']").click() # 等待生成完成 time.sleep(60) # 保存文件 driver.find_element(By.XPATH, "//button[text()='Save File']").click()

注意：需安装 Selenium 并配置自动化环境。

7.2 自定义模型微调（进阶）

若希望生成更个性化的风格（如融合中国民乐元素），可基于原始项目进行微调：

1. 准备目标风格的 ABC 格式乐谱数据集；
2. 修改训练脚本train.py中的数据路径与超参数；
3. 使用 LoRA 微调技术降低计算成本；
4. 替换原模型权重并重启 WebUI。

详细步骤请参考项目根目录下的CLAUDE.md与todo.md。

8. 总结

NotaGen 作为一款基于 LLM 范式的符号化音乐生成系统，成功将前沿 AI 技术与古典音乐创作相结合，提供了直观易用的 WebUI 操作界面。通过本文介绍，你应该已经掌握了：

• 如何启动并访问 NotaGen WebUI；
• 如何选择合适的风格组合生成音乐；
• 如何调整参数优化输出质量；
• 如何保存成果并进行后期处理；
• 如何排查常见问题并应用高级技巧。

无论是作为作曲辅助工具、教学演示案例，还是个人兴趣探索，NotaGen 都是一个极具潜力的开源项目。

未来，随着更多音乐语料的积累与模型架构的演进，我们有望看到 AI 不仅能模仿经典，更能创造出跨越时代的“新古典主义”作品。

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