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NotaGen
NotaGen簡介
NotaGen 是什么？
NotaGen 是由中央音樂學院、北京航空航天大學和清華大學等機構聯合開發的一款AI音樂生成模型，專注于生成高質量的古典樂譜。它通過模仿大型語言模型（LLM）的訓練范式，能夠生成高質量的古典樂譜。
NotaGen 核心特點
高質量古典樂譜生成
NotaGen 能夠根據用戶指定的時期（如巴洛克、古典、浪漫）、作曲家（如巴赫、莫扎特、肖邦）和樂器（如鍵盤、弦樂四重奏、管弦樂）生成符合特定風格的樂譜。
先進的訓練范式
預訓練：在超過160萬首樂曲上進行預訓練，學習音樂的基本結構和模式。
微調：基于約9000首高質量古典作品進行微調，增強對特定風格和作曲家的理解。
強化學習：通過 CLaMP-DPO 方法優化生成音樂的質量和可控性，無需人工標注或預定義獎勵。
多模態數據表示
NotaGen 使用 交錯的 ABC 符號表示法（Interleaved ABC Notation），將不同聲部的音符重新排列到一行中，并通過聲部指示符 [V:] 區分。這種表示法能夠靈活處理多軌音樂和復雜樂譜。
模型架構
NotaGen 采用 Tunesformer 架構，包含兩個層次的 GPT-2 解碼器：patch-level decoder 和 character-level decoder。通過 patch-level decoder 捕獲 patch 之間的時間關系，然后將隱藏狀態傳遞給 character-level decoder，自回歸地預測下一個 patch 的字符。
生成樣本
NotaGen 提供了多種風格的生成樣本，包括鍵盤、室內樂、管弦樂、藝術歌曲、合唱和聲樂管弦樂等。此外，還嘗試了流行音樂風格的生成。
NotaGen 技術
數據表示：采用交錯的 ABC 符號表示法，支持多軌音樂和復雜樂譜。
模型架構：基于 Tunesformer，包含 patch-level 和 character-level 解碼器。
訓練范式：
預訓練：在 160 萬首樂曲上進行預訓練。
微調：在 9000 首高質量古典樂譜上進行微調，涵蓋 152 位作曲家。
強化學習：通過 CLaMP-DPO 方法優化生成音樂的質量和可控性。
NotaGen 實驗與評估
主觀 A/B 測試：NotaGen 在生成音樂的質量上優于基線模型，接近人類作曲水平。
CLaMP-DPO 方法：通過對比學習模型 CLaMP2 提供的反饋，優化生成音樂的質量，無需人工標注或預定義獎勵。
NotaGen 使用場景
專業作曲家：作為靈感工具，快速生成高質量樂譜。
音樂愛好者：降低音樂創作門檻，提供個性化創作支持。
音樂教育：作為教學工具，幫助學生理解不同風格和時期的音樂特點。
項目主頁：https://electricalexis.github.io/notagen-demo
GitHub倉庫：https://github.com/ElectricAlexis/NotaGen
論文：https://arxiv.org/pdf/2502.18008
