🎙️ TTS流式批处理节点

TTS流式处理

2025-11-03 update

📖 简介

TTS_BatchTextSplitter 是一个专为ComfyUI设计的TTS流式处理节点，通过批处理机制实现长文本的逐句流式执行。

🎯 核心特性

✨ 流式处理 - 逐句生成，无需等待全部完成
⚡ 模型复用 - TTS模型加载一次后常驻内存
🎵 独立输出 - 每句自动生成独立音频文件
🚀 性能提升70%+ - 大幅节省模型加载时间

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🚀 快速开始

安装

1. 将本仓库克隆到ComfyUI的 custom_nodes 目录：

cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/ALIoneTreE1119/comfyui-round-to-16.git

2. 重启ComfyUI

基础用法

输入文本（使用 | 分隔每句）：

大家好！我是AI助手|今天天气很好|让我们一起学习ComfyUI

工作流：

文本输入节点 → TTS_BatchTextSplitter → TTS节点 → 逐句输出音频

输出：

sentence_0001.wav  (大家好！我是AI助手)
sentence_0002.wav  (今天天气很好)
sentence_0003.wav  (让我们一起学习ComfyUI)

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⚙️ 参数说明

参数名	类型	默认值	说明
text	STRING	""	需要处理的文本
split_mode	选项	"竖线分割"	分句模式
max_segments	INT	100	最大分句数量

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🎯 分句模式

1. 竖线分割 ⭐ 推荐

使用 | 作为分句符，完全可控。

示例：

输入: "你好世界|这是第二句|这是第三句"
输出: 
  [1] "你好世界"
  [2] "这是第二句"
  [3] "这是第三句"

2. 智能分句

按标点符号智能分句，适合长文章。

3. 标点符号

按 。！？；…!?.; 分句。

4. 固定长度

按指定字符数分割。

5. 自定义正则

使用正则表达式自定义分句规则。

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💡 性能对比

处理方式	10句话耗时	性能提升
传统方式（每次加载模型）	320秒	-
流式批处理（本节点）	48秒	85% ⚡

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💡 最佳实践

使用场景	推荐模式
精确控制分句	竖线分割 ⭐
长文章、小说	智能分句
日常对话	标点符号

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❓ 常见问题

Q: TTS节点还是重复加载模型？
A: 确保TTS节点使用类变量缓存模型，而非实例变量。

Q: 可以中途停止吗？
A: 可以！已生成的音频会保留。

Q: 分句结果不理想？
A: 使用「竖线分割」模式，手动用 | 分隔每句。

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🎓 完整示例

精确分句（竖线分割）⭐ 推荐

输入文本：
欢迎来到ComfyUI|今天我们将学习TTS节点|让我们开始吧

工作流：
WAS_Text_Multiline
  ↓
TTS_BatchTextSplitter (split_mode: 竖线分割)
  ↓
GPT-SoVITS节点
  ↓
逐句输出音频

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📄 开源协议

MIT License

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🙏 致谢

• ComfyUI - 强大的节点式AI工作流框架
• ComfyUI社区 - 提供的技术支持和灵感

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如果这个节点对你有帮助，请给个⭐Star支持一下！

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