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如何优化Auto-Audio-Book的大规模音频生成效率？

2025-08-28

1.3 K

高效批量生成方法论

当需要处理超2000章内容时，建议采用：

硬件级加速：
- 通过--threads参数启用多线程（每机建议20线程）
- 使用GPU加速TTS推理（需修改requirements.txt添加CUDA版语音库）
分布式架构：
1. 配置多台云服务器（建议4核8G以上）
2. 用Redis队列分配任务：python app/distribute_tasks.py
3. 通过rsync同步生成结果
预处理优化：
- 提前运行python app/preprocess.py统一文本编码
- 禁用GUI日志输出（设置logging.level=ERROR）

测试数据显示：5台20线程服务器处理2000章仅需5小时，较单机效率提升15倍。