音乐创作 Agent¶

项目背景与目标¶

音乐创作门槛高，需要乐理知识、乐器技能与创作经验。非专业人士难以将脑中旋律转化为完整作品，专业音乐人也需要灵感辅助与编曲加速。AI 音乐创作助手通过风格分析、旋律生成、和声编排、编曲建议，降低音乐创作门槛，辅助专业音乐人提升效率。

本项目目标是构建一个 AI 音乐创作辅助 Agent，覆盖旋律生成、和声编排、编曲建议、风格模仿，输出可播放的乐谱与音频草稿。

需求分析¶

核心能力： 1. 风格分析：分析参考音乐的风格特征（调式、节奏、和声、配器） 2. 旋律生成：基于风格与情绪生成主旋律 3. 和声编排：为旋律配置和声进行 4. 编曲建议：推荐配器、节奏型、织体 5. 歌词适配：歌词与旋律音节匹配 6. 多版本生成：生成多个候选供选择

输出形式：MIDI、MusicXML 乐谱、音频草稿（合成）。

技术选型说明¶

模块	技术方案	选型理由
Agent 框架	LangGraph	创作流程编排
旋律生成	Transformer + 符号化	音乐序列建模
和声模型	规则 + 神经网络	乐理约束 + 学习
音频合成	MusicGen / Synth	音频生成与合成
LLM	GPT-4o	创作意图理解与歌词
乐理引擎	music21	乐理规则校验
后端	FastAPI	异步生成
数据库	PostgreSQL	作品存档

架构设计¶

flowchart TD
    U[创作者输入] --> AGENT[音乐 Agent]
    AGENT --> ANAL[风格分析]
    ANAL --> REF[(参考音乐库)]
    AGENT --> MELO[旋律生成]
    MELO --> MODEL[Transformer 模型]
    MELO --> THEORY[乐理约束]
    AGENT --> HARM[和声编排]
    HARM --> RULE[(和声规则)]
    AGENT --> ARR[编曲建议]
    ARR --> INST[(配器库)]
    AGENT --> LYRIC[歌词适配]
    LYRIC --> LLM[LLM 生成]
    AGENT --> SYNTH[音频合成]
    SYNTH --> OUT[MIDI/音频输出]
    OUT --> EDIT[作者编辑]
    EDIT --> AGENT

关键模块实现思路¶

模块1：风格分析与特征提取¶

风格分析从参考音乐提取特征：调式（大调/小调/教会调式）、节拍（4/4、3/4、6/8）、速度（BPM）、和声进行（如流行 I-V-vi-IV）、配器（钢琴/吉他/电子）、节奏型。用 music21 解析 MIDI/音频，统计特征分布。

def analyze_style(reference_midi):
    score = music21.converter.parse(reference_midi)
    return {
        "key": score.analyze("key"),  # 调式
        "time_signature": score.getTimeSignatures()[0],
        "tempo": score.metronomeMark,
        "chord_progression": extract_chords(score),
        "instrumentation": detect_instruments(score)
    }

风格特征作为生成约束，保证输出与参考风格一致。

模块2：旋律生成¶

旋律生成采用 Transformer 模型，将音符序列符号化（音高 + 时值 + 力度），训练于大量 MIDI 数据。生成时以风格特征与情绪标签为条件，控制输出风格。

def generate_melody(style, emotion, length=32):
    prompt = encode_style_and_emotion(style, emotion)
    sequence = transformer_model.generate(
        prompt=prompt,
        max_length=length,
        temperature=0.8,  # 控制创造性
        top_p=0.9
    )
    melody = decode_to_notes(sequence)
    return theory_validate(melody, style.key)  # 乐理校验

乐理校验确保旋律符合调式、避免不协和音程、节奏合理。校验失败则调整或重新生成。

模块3：和声编排¶

和声为旋律支撑。两阶段：先确定和声进行（和弦序列），再配置声部。和声进行基于规则（功能性进行：T-S-D-T）+ 神经网络（学习流行进行模式）。

def harmonize(melody, style):
    # 按小节分段，确定每小节和弦
    bars = segment_by_bar(melody)
    chord_progression = []
    for i, bar in enumerate(bars):
        if i == 0:
            chord = suggest_tonic(style.key)  # 起始用主和弦
        elif i == len(bars) - 1:
            chord = suggest_tonic(style.key)  # 结束用主和弦（完全终止）
        else:
            chord = model.predict(bar, chord_progression, style)
        chord_progression.append(chord)
    return voice_leading(chord_progression)  # 声部连接

声部连接遵循规则：避免平行五八度、声部跳进限制、协和解决。

模块4：编曲与配器¶

编曲决定音乐织体与色彩。基于风格与情绪推荐配器方案： - 抒情流行：钢琴分解 + 弦乐铺底 + 木管点缀 - 摇滚：电吉他失真 + 贝斯 + 鼓组 - 电子：合成器 + 鼓机 + Pad

ARRANGEMENT_TEMPLATES = {
    "ballad": {"lead": "piano", "pad": "strings", "bass": "double_bass",
               "drums": "soft_rock"},
    "rock": {"lead": "distortion_guitar", "bass": "electric_bass",
             "drums": "rock_kit"},
    "electronic": {"lead": "synth_lead", "pad": "synth_pad",
                   "bass": "synth_bass", "drums": "electronic_kit"}
}

编曲建议给出配器、节奏型、织体层次（主旋律 + 和声层 + 低音层 + 节奏层），可试听对比。

模块5：歌词适配¶

歌词与旋律音节匹配：将歌词按音节数分段，对齐到旋律音符，处理一字多音与一音多字。LLM 生成符合主题与韵律的歌词，并匹配旋律音节。

def fit_lyrics(melody, theme):
    syllable_count = count_syllables_per_phrase(melody)
    lyrics = llm.generate(f"主题：{theme}，每句音节数：{syllable_count}，押韵 AABB")
    return align_lyrics_to_melody(lyrics, melody)

核心流程详解¶

完整创作流程： 1. 创作者输入：风格参考 + 情绪 + 主题 2. 风格分析 → 提取特征 3. 旋律生成（多候选）→ 作者选择 4. 和声编排 → 配置和弦 5. 编曲建议 → 选择配器 6. 歌词适配（如需要） 7. 音频合成 → 试听草稿 8. 作者编辑 → 迭代调整

旋律变奏流程： 1. 选定基础旋律 2. 生成变奏：装饰音、节奏变化、转调 3. 多版本对比试听 4. 选择或融合 → 定稿

部署与优化建议¶

模型选择：旋律生成用专用音乐模型（如 MusicGen），歌词用通用 LLM
实时试听：生成后即时合成音频，便于快速迭代
乐理保障：所有生成结果经乐理校验，避免"不合规矩"的输出
多版本策略：每次生成 3-5 个候选，温度参数调节创造性
可编辑输出：导出 MIDI/MusicXML，作者可在 DAW 中精修
版权安全：训练数据合规，生成结果避免与现有作品高度相似

常见问题与解决方案¶

问题	原因	解决方案
旋律平淡	模型保守	提高温度 + 多样化采样
和声不协和	规则未约束	乐理校验 + 声部连接规则
风格不像	特征提取不准	细化风格特征 + 条件控制
结构松散	缺乏曲式约束	引入曲式模板（ABA、回旋曲）

扩展方向¶

人声合成：歌声合成（SVS）演唱歌词
实时伴奏：跟随演奏者实时生成伴奏
影视配乐：基于画面情绪生成配乐
音乐教育：分析作品讲解乐理
跨文化融合：中西乐器与调式融合