这是2024年语音识别与合成课程的大作业仓库，我们小组复现了https://github.com/OpenTalker/DPE 中的项目

内容说明

我们提供的文件夹DPE中包含了全部的可执行文件，若想执行评估结果的脚步，只需要进入到dpe文件夹中调用python cal.py 注意：cal.py中最下方的两个位置是需要计算的两个视频的相对路径，第一个输入视频是原视频，第二个输入视频是输出的视频

实验报告，创新点报告和docker文档都会在此上传

在文件夹video中，是我们组裁剪好的数据集中的视频，若想复现我们组的结果，可以下载文件夹到需要的路径处，自行调用指令运行，video中的视频只有20s，若您的机器性能优秀，可以考虑采用原本的数据集中的视频进行生成，原数据集地址：https://drive.google.com/drive/folders/1FwQoBd1ZrBJMrJE3ZzlNhK8xAe1OYGjX

使用说明

使用docker，请见docker配置文档，预训练模型所在地址：https://drive.google.com/file/d/18Bi06ewhcx-1owlJF3F_J3INlXkQ3oX2/view?usp=share_link