Version (중요)
💡 ViSQOL을 사용하기 위해 요구되는 software version **CPU 기준**
Bazel - 5.1.1
Tensorflow - 2.10.0
Python - 3.9
MSVC - MSVC 2019
**GPU 기준**
Bazel - 5.1.1
Tensorflow - 2.10.0
Python - 3.9
MSVC - MSVC 2019
cuDNN - 8.1
CUDA - 11.2
A. Tensorflow 설치
아래 링크를 참고하여 setting 한다.
1. Visual Studio C++ 2019의 build tools를 설치한다.
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아래 링크에 접속하고 로그인한 다음 Visual Studio C++ 2019 (16.11)을 다운로드 한다.
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Visual Studion Installer에서 아래의 이미지에 해당하는 option 설치
- Build tools를 사용할 수 있도록 환경 변수를 추가한다.
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시스템 변수의 PATH에 경로 추가
C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\MSBuild\Current\Bin -
시스템 변수의 PATH에 cl.exe 경로 추가
C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\BuildTools\VC\Tools\MSVC\14.24.28314\bin\Hostx64\x64\cl.exe
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2. Python 설치
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아래 링크에 접속하여 Python-3.9.* 을 다운로드 한다.
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Python을 사용할 수 있도록 환경 변수를 추가한다.
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시스템 변수의 PATH에 python 경로 추가
설치 폴더: C:\Users\INNO-C-535\AppData\Local\Programs\Python\Python39 Script: C:\Users\INNO-C-535\AppData\Local\Programs\Python\Python39\Scripts -
시스템 변수에 PYTHON_BIN_PATH를 만들고 경로 추가
C:\Users\INNO-C-535\AppData\Local\Programs\Python\Python39\python.exe -
시스템 변수에 PYTHON_LIB_PATH를 만들고 경로 추가
C:\Users\INNO-C-535\AppData\Local\Programs\Python\Python39\Lib
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3. Miniconda 설치
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아래 링크에서 “3. 미니콘다 설치의 Miniconda Windows Installer” 링크를 누른다.
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시스템 변수의 PATH에 miniconda의 bin 경로를 추가한다.
C:\Users\INNO-C-535\miniconda3\Library\bin -
cmd 관리자 모드에서 아래 명령어를 사용하여 conda 환경을 만든다.
conda create --name tf python=%USERS_PYTHON_VERSION%(ex. 3.9) -
아래 명령어를 사용하여 conda 환경을 비활성화 및 활성화 할 수 있다.
conda deactivate conda activate tf
4. GPU 설정 (CPU만 사용할 경우 생략 가능)
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아래의 링크에 접속하여 설치된 GPU 사양에 맞는 NVDIA Driver를 설치한다.
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conda를 이용하여 CUDA와 cuDNN을 설치한다.
conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0
5. Tensorflow 설치
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pip를 upgrade하는 형태로 최신 버전의 pip를 설치한다.
pip install --upgrade pip -
pip를 이용하여 tensorflow를 설치한다. 다만 windows native에서는 tensorflow 2.11부터는 지원이 되지 않기 때문에 반드시 “tensorflow<2.11” 이라는 flag를 넣어야 한다.
# Anything above 2.10 is not supported on the GPU on Windows Native pip install "tensorflow<2.11" -
tensorflow가 설치 되었는지 확인 한다.
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CPU 기준 설치 확인
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"Tensor가 반환 되면 성공적으로 설치한 것이다.
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GPU 기준 설치 확인
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"GPU 장치 목록이 반환 되면 성공적으로 설치 한 것이다.
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B. Bazel 설치
아래 링크를 참고하여 setting 한다.
1. bazel 설치 by bazel github
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아래 링크에 접속하여 bazel - 5.1.1을 찾는다.
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bazel을 사용하기 위해 환경 변수를 설정한다.
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시스템 변수의 PATH에 bazel.exe가 깔려있는 경로를 넣는다. (cmd에서 bazel 명령어를 사용하기 위해서 이다.)
C:\Users\INNO-C-535\bazel -
시스템 변수에 BAZEL_SH를 만들고 bazel.exe 경로를 넣는다.
BAZEL_SH: bazel shell창의 경로C:\msys64\usr\bin\bash.exe -
시스템 변수에 BAZEL_VC를 만들고 해당 MSVC의 VC 경로를 넣는다.
BAZEL_VC: bazel build할 때 필요한 MSVC-2019 Community VC 경로 (build tools의 경로에 해당)
C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC -
시스템 변수에 BAZEL_VS를 만들고 MSVC의 버젼 값에 해당하는 경로를 넣는다. (version issue 때문)
BAZEL_VS: bazel build할 때 필요한 MSVC-2019 Community VC의 version 정보C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0 -
시스템 변수에 BAZEL_WINSDK_FULL_VERSION을 만들고 Visual Studio 2019를 받으면서 같이 받은 Windows 10 SDK 값을 넣는다.
BAZEL_WINSDK_FULL_VERSION: bazel build할 때 사용하는 VC의 SDK 정보10.0.19041.0이 값은 Visual Studio Installer에서 설치한 VS2019의 수정을 누르면 오른쪽에서 확인할 수 있다.
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C. ViSQOL 설치
아래의 링크를 참고하여 setting 한다.
https://github.com/google/visqol
1. ViSQOL 설치 by ViSQOL github
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ViSQOL이 의존 관계를 갖는 소프트웨어는 위 과정을 통해 전부 다 설치하였다. 그러므로 더 설치할 소프트웨어는 없고 ViSQOL github에서 ViSQOL code를 clone 한다.
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아래 명령어를 통해서 ViSQOL을 사용할 수 있도록 build 한다.
bazel build :visqol -c opt
2. ViSQOL이 올바르게 동작하는 지 확인
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reference wav file과 degard wav file간의 similarity를 visqol을 이용하여 비교한다.
bazel-bin\visqol.exe --reference_file "%Ref .WAV file relative path%" --degraded_file "%Deg .WAV file relative path%"위 명령어를 통해서 두 .wav 파일 간의 음성 similarity를 1 ~5 사이의 값으로 표현된 MOS-LQO 결과 값을 확인할 수 있고 이는 ViSQOL이 올바르게 동작하고 있음을 의미한다.
