Auto-Audio-Book的分布式处理架构能大幅提升有声书生成效率

2025-08-28

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项目设计了高效的并行处理机制来应对长篇小说的音频生成需求。核心包含三个层面的优化：1）基于Python多线程的章节并行处理；2）支持多机分布式运行的IP轮询策略；3）智能容错的任务重试机制。在实际测试中，单机20线程配置可提升处理速度约18倍。

性能指标显示：单机单线程一夜间（8小时）可处理约300章内容；5台机器各配20线程时，仅需5小时即可完成2000章的音频生成。这种弹性扩展能力解决了传统TTS系统处理长文本的效率瓶颈。

系统还内置了负载均衡算法，能自动规避大模型API的调用限制。开发者建议在局域网环境下部署多worker节点时，配置中央任务队列服务器来协调各节点的爬取和生成任务，相关配置模板已包含在项目的examples目录中。

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