NotaGen：中央音乐学院AI音乐生成模型，开启音乐创作新纪元

在人工智能音乐创作领域，中央音乐学院联合北京航空航天大学、清华大学等顶尖学府，共同推出了一个引人瞩目的音乐生成模型——NotaGen。这一模型的问世，不仅标志着我国在人工智能音乐创作领域取得了重要进展，也为音乐创作、教育和应用带来了全新的可能性。

NotaGen的独特之处在于，它并非简单地模仿现有的音乐作品，而是通过深度学习技术，理解音乐的内在规律和结构，从而生成高质量的古典乐谱。更令人兴奋的是，NotaGen并非遥不可及的科研项目，而是已经开放了项目地址，包括项目官网、GitHub仓库、HuggingFace模型库以及arXiv技术论文，供广大的音乐爱好者、研究者和开发者学习和使用。

NotaGen的核心功能

NotaGen的核心功能可以概括为以下几个方面：

高质量古典乐谱生成：

NotaGen能够根据用户指定的时期（如巴洛克、古典、浪漫）、作曲家（如巴赫、莫扎特、肖邦）和乐器（如钢琴、弦乐四重奏、管弦乐）生成符合特定风格的乐谱。这意味着，即使你对古典音乐的了解并不深入，也能通过NotaGen轻松创作出具有特定风格的音乐作品。

NotaGen

提升音乐性：

NotaGen基于预训练、微调和强化学习相结合的方式，生成具有高度音乐性的作品。这些作品不仅旋律优美，和声流畅，而且结构连贯，能够给人以美的享受。这得益于NotaGen在大量音乐数据上的训练，使其能够理解音乐的本质，并将其融入到生成的作品中。

可控性生成：

用户可以通过“时期-作曲家-乐器”等条件提示，控制生成音乐的风格和特点。这意味着，你可以根据自己的需求，定制出独一无二的音乐作品。例如，你可以要求NotaGen生成一首巴赫风格的钢琴曲，或者一首莫扎特风格的弦乐四重奏。

支持多种模型规模：

NotaGen提供不同参数规模的模型（如 NotaGen-small、NotaGen-medium 和 NotaGen-large），以适应不同的硬件和应用场景。这意味着，即使你的计算资源有限，也能使用NotaGen生成音乐作品。同时，对于有更高要求的用户，可以选择更大规模的模型，以获得更高质量的音乐作品。

NotaGen的技术原理

NotaGen之所以能够实现上述功能，离不开其背后先进的技术原理。NotaGen的技术原理主要包括以下几个方面：

预训练：

NotaGen在超过160万首乐曲上进行预训练，涵盖多种风格和乐器。通过大规模数据学习音乐的基本结构和模式，类似于语言模型中的“语言理解”阶段。预训练是NotaGen的基础，使其能够理解音乐的本质，并为后续的微调和强化学习提供支持。

NotaGen使用符号音乐表示（如 ABC 符号）进行编码，并通过预测下一个符号的任务进行训练。这种方法使得NotaGen能够学习到音乐的语法和结构，从而生成符合音乐规则的作品。

微调：

NotaGen在约9000首高质量古典作品上进行微调，针对特定风格（如巴洛克、古典、浪漫）和作曲家进行优化，生成符合特定风格的音乐。微调是NotaGen的关键，使其能够生成具有特定风格的音乐作品。

NotaGen使用“时期-作曲家-乐器”提示进行条件生成，增强模型对特定风格的理解和生成能力。这意味着，用户可以通过简单的提示，控制生成音乐的风格和特点。

强化学习：

NotaGen基于 CLaMP-DPO（Contrastive Language-Music Pretraining with Direct Preference Optimization）方法，利用对比学习模型 CLaMP² 提供反馈，优化生成音乐的质量和一致性，无需人工标注或预定义奖励。强化学习是NotaGen的亮点，使其能够生成具有高度音乐性的作品。

NotaGen根据 CLaMP² 的评分将生成的音乐样本分为“选择”和“拒绝”两类，并基于 DPO 算法优化模型，提升生成音乐的音乐性和可控性。这意味着，NotaGen能够不断学习和改进，从而生成更高质量的音乐作品。

符号音乐表示：

NotaGen使用 ABC 符号表示乐谱，简化编码和生成过程，并支持多声部音乐的生成。符号音乐表示是NotaGen的基础，使其能够处理和生成复杂的音乐作品。

NotaGen通过去除全休止符、添加小节索引等方法优化数据，提升生成效率和质量。这意味着，NotaGen能够更快地生成更高质量的音乐作品。

模型架构：

NotaGen基于层次化的 Transformer 解码器，包括 patch-level decoder 和 character-level decoder，分别处理音乐片段和符号生成。Transformer解码器是NotaGen的核心，使其能够理解和生成复杂的音乐结构。

NotaGen结合 CLaMP² 提供的多模态反馈，优化生成音乐的全局特征（如风格、和声、结构）。这意味着，NotaGen能够生成具有完整性和一致性的音乐作品。

NotaGen的应用场景

NotaGen的应用场景非常广泛，可以应用于以下几个方面：

音乐创作辅助：

NotaGen可以为作曲家提供灵感，快速生成符合特定风格的乐谱草稿，从而节省创作时间。这意味着，作曲家可以将更多的时间用于思考和创新，而不是花费大量时间在乐谱的编写上。

音乐教育：

NotaGen可以帮助学生理解不同音乐时期的风格特点，并生成教学用乐谱。这意味着，学生可以通过NotaGen更直观地了解音乐的演变和发展。

音乐制作：

NotaGen可以为影视、游戏等快速生成背景音乐或配乐，从而提升制作效率。这意味着，制作人员可以更快速地获得所需的音乐素材，从而加快制作进度。

音乐表演：

NotaGen可以生成高质量乐谱，供乐团、合唱团等排练或演出使用。这意味着，乐团和合唱团可以更方便地获取所需的乐谱，从而提高排练和演出的效率。

音乐娱乐：

NotaGen可以基于互动式演示，让用户实时生成音乐，体验创作乐趣。这意味着，即使你没有任何音乐基础，也能通过NotaGen体验音乐创作的乐趣。

我对NotaGen的看法

NotaGen的出现，无疑为音乐创作领域带来了新的活力。它不仅能够帮助专业的作曲家提高创作效率，也能够让普通人体验音乐创作的乐趣。更重要的是，NotaGen的开放性和可扩展性，为未来的音乐创作带来了无限的可能性。

然而，我们也应该看到，NotaGen仍然存在一些局限性。例如，它主要关注于古典音乐的生成，对于其他风格的音乐支持还不够完善。此外，NotaGen的生成结果仍然需要人工的干预和调整，才能达到最佳的效果。

尽管如此，NotaGen仍然是一个非常有价值的项目。我相信，随着技术的不断发展，NotaGen将会变得更加强大和完善，为音乐创作领域带来更多的惊喜。