转向语音处理中的开源标准
简介许多完善的软件项目已经使用普通文本配置和资源文件很多年了，但没有出现什么重大问题。随着项目的扩展和复杂性的增加，对更高严谨性和更强适应性的需求也随之增加。通过 XML 以及使用具体标准的 XML 应用程序，您可以得到以下获益：跨项目和跨平台兼容性、稳健性，以及在 Unicode 等领域的可扩展性。通过将普通文本文件转化为相关的开源标准，您还可以提高灵活性和可靠性。语音识别工作中的词典就是本文使用的一个很好的例子。不管您的开源项目是否转而使用 XML 格式的资源文件，您都可以在不损失功能的情况下在您的工作中运用 XML 标准。在本文中，我们将学习如何轻松地在普通文本和 Pronunciation Lexicon
Specification (PLS) 格式之间进行转换。几个示例展示如何存储 PLS 格式的自定义词典，并将数据提取为所需的普通文件。示例：词典词典是在语音识别工具中使用的单词列表。它们包含的信息涉及到如何打印或用图形显示单词，它如何使用音素发音。经常与 Hidden Markov Model Toolkit (HTK) 一同使用的词典在语音控制项目中得到广泛使用（参阅 ）。 是来自一个 VoxForge HTK 词典的一段摘录。清单 1. 清单 1 来自一个 VoxForge HTK 词典的一段摘录AGENCY
ey jh ih n s iy
ax jh eh n d ax
[AGENT] ey jh ih n t
ey jh ih n t s
ey jh ih z 中的文件包含三个以制表符分隔的字段：一般描述单词的标签当您希望打印或在屏幕上显示一个单词时围绕单词的方括号（字素）来自 Arpabet 集（参阅 ）的一系列单一空格分隔的音素，描述单词的读音在上述示例中使用英语发音，多半包含在 American Standard Code for Information Interchange (ASCII) 字符中。CMU Sphinx 项目以类似的方式（参阅 ）将词典（或字典）存储在 CMU Sphinx 上下文中。 给出一段摘录。清单 2. 来自一个 CMU Sphinx 词典的一段摘录agency
EY JH AH N S IY
AH JH EH N D AH
agendas AH JH EH N D AH Z
EY JH AH N T
EY JH AH N T S
EY JH ER在
中只有两个字段：单词/字素及其音素。两个词典示例有一些细微差别：单词和音素是完全不同的类型。音素有一些微妙的差异。对待标点符号（逗号和惊叹号等）的方式稍有不同。您可以在目前下载的 PocketSphinx 中的 cmu07a.dic 文件中看到整个字典（参阅 ）。由于词典给出特定单词的发音，您可能需要编辑文件以适应特定的人或方言。久而久之就可以在自定义词典中建立起知识资产了。使用文本编辑器很容易就可以编辑普通文件，但也易于引入错误，比如：使用文件标准以外的分隔符，插入非 ASCII 字符，以错误的顺序放置字段，不当地对字段进行排序，在需要的地方缺少方括号，等等。普通文件还有一点不足之处。在您构建自定义文件时，始终与其他语音项目不兼容。而标准 XML 格式（比如 PLS）的词典，一旦被两个项目识别到，在两者中都能立即相互兼容。语音词典规范 (Pronunciation Lexicon Specification)PLSA 有一个简单的基本格式，如
所示。清单 3. 清单 3 基本 PLS 格式&?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?&
&lexicon version="1.0"
xmlns="http://www.w3.org/2005/01/pronunciation-lexicon"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://www.w3.org/2005/01/pronunciation-lexicon
http://www.w3.org/TR/2007/CR-pronunciation-lexicon-/pls.xsd"
alphabet="ipa" xml:lang="en-US"&
&lexeme ...&
&grapheme&...&/grapheme&
&phoneme ...&...&/phoneme&
&/lexicon&XML 描述可包含多个 lexeme 子元素的 root 元素 lexicon。每个 lexeme 可以包含多个 grapheme 元素和多个 phoneme 元素。规范允许您覆盖 alphabet 属性，但不允许您覆盖 xml:lang 语言属性。要将词素存储为不同的语言，您非常需要分离 PLS 词典文件。这个词典中的默认字母系统是 ipa，它是指表示发音的 International Phonetic Alphabet (IPA) 系统（参阅 ）。IPA 音素表示法是多字节 Unicode 字符。HTK 和 Sphinx 都使用纯 ASCII 代码。本文稍后会讨论这个重要考虑因素。使用 PLS 规范的优势在于，它添加了更加严谨的结构，能够让您存储更多信息，比如词性和具体字母。词性细节在英语中很重要，因为一些拼写起来相同的单词（同形异义词）发音不同，具体视语法角色而定。例如，perfect 在作为形容词和作为动词时发音不同，因为重音在不同的地方。属性中存储的额外信息能够让您根据需要从整个文件提取特定记录。使用这一方法，您可以在多个 phoneme 元素中搜索一个特定的字母。将 PLS 词典看作是一个词典信息数据库，从中您可以提取与所使用的语音工具相关的详细信息。 是一个 PLS 格式的示例。清单 4. 清单 4 一个 PLS 格式的单词&?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?&
&lexicon version="1.0"
xmlns="http://www.w3.org/2005/01/pronunciation-lexicon"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://www.w3.org/2005/01/pronunciation-lexicon
http://www.w3.org/TR/2007/CR-pronunciation-lexicon-/pls.xsd"
alphabet="ipa" xml:lang="en"&
&lexeme role="noun"&
&grapheme&agency&/grapheme&
&phoneme alphabet="x-htk-voxforge"&ey jh ih n s iy&/phoneme&
&phoneme alphabet="x-cmusphinx"&EY JH AH N S IY&/phoneme&
&/lexicon& 中的示例仅存储一个可能有两个音素表示的单词。您可以使用 alphabet 属性过滤出其中一个 phoneme 字符串。lexeme 元素显示 noun 的 role 属性。这里面虽然信息量大，但在本例中是冗余的，因为该单词仅作为一个名词使用，没有复杂的发音情况。通过并排放置两个不同来源的 phoneme 表示，您已经可以分辨出细微的差别了。该信息在解决语音识别问题方面会很有帮助。CMU Sphinx 和 HTK 都不能直接使用 PLS 词典，但是 HTK 工具包的 simon（参阅 ）前端可以。如果您直接使用 HTK 或 Sphinx，一定要确保可以轻松实现普通文件和 PLS 之间的来回转换，而不丢失任何信息。
以下几节展示如何使用 Python 实现普通文件与 PLS 之间的来回转换。假定您在普通词典文件中有自定义信息。转化为 PLS 中的代码使用 Python，但是您可以通过许多其他方式完成相同的工作。（例如，参阅
中有关 Extensible Stylesheet Language Transformations (XSLT) 的 developerWorks 教程）。有些人希望使用可在每一小步检查 XML 稳健性的库，获得更多有关问题出处的即时反馈，特别是当源文件较大且易于包含错误和不一致性时。下面的示例将检查留到最后一步，这意味着一定的置信水平，表示普通文件状态良好。清单 5. 清单 5 转化为 PLSfrom elementtree.ElementTree import parse
import string as str
import sys
import cgi
# call with
# python flat2pls.py vox
# python flat2pls.py spx
if len(sys.argv) == 2:
src = sys.argv[1]
exit("wrong args")
outfile = "mylex"+src+".pls"
print "out is "+outfile
out = open(outfile,"w")
out.write('&?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?&\n\
&lexicon version="1.0"\n \
xmlns="http://www.w3.org/2005/01/pronunciation-lexicon"\n\
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"\n \
xsi:schemaLocation="http://www.w3.org/2005/01/pronunciation-lexicon\n \
http://www.w3.org/TR/2007/CR-pronunciation-lexicon-/pls.xsd"\n\
alphabet="ipa" xml:lang="en"&')
# now the lexemes
if src == "vox":
f = open("vf.lex","r")
for line in f:
line = str.strip(line)
word = str.split(line,"\t")
#gr = str.strip(word[1],"[]")
gr = cgi.escape(word[0])
out.write('\n\
&lexeme&\n\
&grapheme&'+gr+'&/grapheme&\n\
&phoneme alphabet="x-htk-voxforge"&'+word[2]+'&/phoneme&\n\
&/lexeme&')
else: # src is sphinx
f = open("cmu.dic","r")
for line in f:
line = str.strip(line)
word = str.split(line,"\t")
gr = cgi.escape(word[0])
out.write('\n\
&lexeme&\n\
&grapheme&'+gr+'&/grapheme&\n\
&phoneme alphabet="x-cmusphinx"&'+word[1]+'&/phoneme&\n\
&/lexeme&')
# ended lexemes
out.write('\n&/lexicon&\n')
out.close()
# now check the output is ok
tree = parse(outfile)
lexicon = tree.getroot()
mylexcount = 0
for lexeme in lexicon:
mylexcount += 1
print 'Found %(number)d lexemes' % {"number":mylexcount} 首先从 XML 解析库 elementtree 和一些支持的库导入模块（参阅 ）开始。导入不同版本上的 ElementTree 会涉及到稍微不同的语法，具体取决于您安装模块的方式。示例代码来自 openSUSE，其中模块是从源头安装的，但 Ubuntu 可能需要 from xml.etree.ElementTree import parse。模块 str 支持一些字符串操作，sys 提供给您对文件的访问权限，且 cgi 提供处理 XML 数据所必要的一个非常重要的转义例程。代码打算获取一个命令行界面 (CLI) 参数，告诉它是否要从 CMU Sphinx 格式或 HTK/VoxForge 转换。然后示例代码打开输出文件，并编写适合 PLS 的 XML 序言。由于在此阶段您不存储任何 Unicode 字符，所以只需打开文件仅进行纯 ASCII 访问就行了。此时， 中的代码是：逐行处理源文件，将字段分为独立的字符串，编写 lexeme、grapheme 和 phoneme 组件。标识 phoneme，如果传入的数据来自 VoxForge 词典，那么使用属性 alphabet="x-htk-voxforge"，如果数据来自 Sphinx，那么使用 alphabet="x-cmusphinx"。当导入第一个字段时，它可能包含在 XML 中引起问题的字符，比如连字符 (&)，除非使用 cgi.escape() 进行转义。最后是代码：编写关闭标签关闭 PLS 文件，然后将其重新加载为一个 XML 文件阅读整个文件，计算 lexeme 元素报告词素的计数如果报告了计数，那么 XML 显得可靠且符合语法规则。 是来自 VoxForge HTK 词典的一段结果摘录清单 6. 清单 6 VoxForge HTK 词典结果摘录...
&grapheme&AGENDA&/grapheme&
&phoneme alphabet="x-htk-voxforge"&ax jh eh n d ax&/phoneme&
&grapheme&AGENT&/grapheme&
&phoneme alphabet="x-htk-voxforge"&ey jh ih n t&/phoneme&
...从 PLS 转换您需要知道的一点是，您可以轻松实现从 PLS 格式到普通文件的转换。 中的代码假定您有存储为 PLS 格式文件的词典，而且您的语音识别项目只能使用 HTK 或 CMU Sphinx 格式的普通文件。清单 7. 从 PLS 转换from elementtree.ElementTree import parse
import string as str
import sys
# call with
# python pls2flat.py x-htk-voxforge & mylexicon
# python pls2flat.py x-cmusphinx & mylexicon.dic
if len(sys.argv) & 1:
alpha = sys.argv[1]
if alpha == "x-htk-voxforge":
tree = parse("mylexvox.pls")
tree = parse("mylexspx.pls")
lexicon = tree.getroot()
for lexeme in lexicon:
for child in lexeme:
#print child.tag
if child.tag[-8:] == 'grapheme':
if alpha == 'x-htk-voxforge':
gr = str.upper(child.text)
print gr,"\t","["+gr+"]","\t",
gr = child.text
print gr,"\t",
if child.tag[-7:] == 'phoneme':
if child.get('alphabet') == alpha:
print child.text这一段简短的脚本使用 elementtree 库来解析 PLS XML 文件。它建立 root 元素，然后迭代子词素，寻找 grapheme 和 phoneme，并将值写到相关格式的文本文件中。脚本请求标签中的最后 8 个字符，即 grapheme，因为标签会有一个命名空间前缀返回。它为 HTK 重新创建三个字段，为 CMU Sphinx 创建两个字段。合并和处理 Unicode 中的脚本使用两个 PLS 文件来创建一个常见的 PLS 文件，其中包含两个原始文件的信息。它还将 VoxForge phoneme 字符串转换为 Unicode 并将 Unicode 版本存储在用 alphabet="ipa" 属性标识的一个独立的 phoneme 元素中。清单 8. 清单 8 合并 Unicode#! /usr/bin/python -u
# -*- coding: utf-8 -*-
# challenge is to merge two pls files
# given two pls files, merge them into one
import elementtree.ElementTree as ET
from elementtree.ElementTree import parse
import string as str
import codecs
import cgi
treevox = ET.parse("mylexvox.pls")
treespx = ET.parse("mylexspx.pls")
lexvox = treevox.getroot()
lexspx = treespx.getroot()
phons = { 'aa':u'ɑ','ae':u'ae','ah':u'?','ao':u'?','ar':u'?r','aw':u'a?',
'ax':u'?','ay':u'a?','b':u'b','ch':u't?','d':u'd','dh':u'?','eh':u'?',
'el':u'?l','en':u'ɑn','er':u'?r','ey':u'e?','f':u'f',
'g':u'ɡ','hh':u'h','ih':u'?','ir':u'?r','iy':u'i','jh':u'd?','k':u'k','l':u'l',
'm':u'm','n':u'n','ng':u'?','ow':u'o?','oy':u'??','p':u'p','r':u'r','s':u's',
'sh':u'?','t':u't','th':u'θ','uh':u'?','ur':u'?r','uw':u'u','v':u'v',
'w':u'w','y':u'j','z':u'z','zh':u'?','sil':'' }
def to_utf(s):
myp = str.split(s)
myipa = []
for p in myp:
myipa.append(phons[p])
return str.join(myipa,'')
outfile = "my2lexmrg.pls"
out = codecs.open(outfile, encoding='utf-8', mode='w')
out.write('&?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?&\n\
&lexicon version="1.0"\n \
xmlns="http://www.w3.org/2005/01/pronunciation-lexicon"\n\
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"\n \
xsi:schemaLocation="http://www.w3.org/2005/01/pronunciation-lexicon\n \
http://www.w3.org/TR/2007/CR-pronunciation-lexicon-/pls.xsd"\n\
alphabet="ipa" xml:lang="en"&')
# scan the two pls, create dictionary
voxdict = {}
for lexeme in lexvox:
gr = str.lower(lexeme[0].text)
ph = lexeme[1].text
voxdict[gr] = {ph,}
for lexeme in lexspx:
gr = lexeme[0].text
ph = lexeme[1].text
if gr in voxdict:
voxdict[gr].add(ph)
voxdict[gr] = {ph,}
for gr in sorted(voxdict.iterkeys()):
out.write('\n\
&lexeme&\n\
&grapheme&'+cgi.escape(gr)+'&/grapheme&')
#print "%s: %s" % (key, voxdict[key])
for ph in sorted(voxdict[gr]):
alph = 'x-htk-voxforge' if ph.islower() else 'x-cmusphinx'
out.write('\n\
&phoneme alphabet="'+alph+'"&'+ph+'&/phoneme&')
if ph.islower():
phipa = to_utf(ph)
out.write(u'\n\
&phoneme alphabet="ipa"&'+phipa+'&/phoneme&')
out.write('\n\
&/lexeme&')
# done, close files
out.write('\n&/lexicon&')
out.close()
# now check the output is ok
tree = parse(outfile)
lexicon = tree.getroot()
mylexcount = 0
for lexeme in lexicon:
mylexcount += 1
print 'Found %(number)d lexemes' % {"number":mylexcount}首先以 hashbang (#!) 表达式开始，后接标识 Python 解释器的一个特殊指示符。在第二行上，该代码包含 Unicode 字符。然后脚本导入大量模块，包括 elementtree、codecs 和 cgi，这些模块在处理 Unicode 时很有用。您告诉解释器两个 PLS 文件在哪里，并指向其 root 元素。phons 变量存储一个特殊的字典，其中包含从 CMU Arpabet 代码到等价的 Unicode 组合的一个映射。该字典将现有的 phoneme 字符串转换为一个 Unicode 版本。您可以根据自己的需求随意修改映射，例如，您可能觉得 Unicode 中 'aa' 的等价词是 u'ɑ:'，这拉长了 a 的发音。一个定义好的函数 to_utf() 将 ASCII Arpabet 字符串转化为 Unicode。基础工作的最后一部分是打开一个文件来存储输出，确保该文件知道它要准备好接受 Unicode，并将 PLS 序言写到其中。现在准备处理文件，方式就是创建两个特殊的内部 Python 字典，一个是各个 PLS 文件，使用 elementtree 库扫描它们。假设 grapheme 将是第一个子元素，而 phoneme 是词素的第二个子元素。脚本将来自第一个文件的所有记录添加到新的合并字典。在扫描第二个文件时，如果键已经存在于新的合并字典中，您可以添加其音素集。如果不存在，在合并的字典中创建一个新的键项。在循环结束时，新的合并字典同时包含来自原始文件和相关的一个或两个 phoneme 字符串的键。从刚才创建的合并编写新的 PLS 文件。在扫描整个字典时，添加 alphabet 属性来区分两个 phoneme。写出现有的音素之后，创建一个新的 phoneme 字符串，它是 CMU Arpabet 字符串的 Unicode 等价字符串，您可以根据您的需要从 HTK 或 Sphinx 版本（或两者）获取它。最后，结束 root 元素，关闭文件，并再次解析它，就像之前检查它符合语法规则一样。结果类似于 。清单 9. 清单 9 合并结果...
&grapheme&agenda&/grapheme&
&phoneme alphabet="x-cmusphinx"&AH JH EH N D AH&/phoneme&
&phoneme alphabet="x-htk-voxforge"&ax jh eh n d ax&/phoneme&
&phoneme alphabet="ipa"&?d??nd?&/phoneme&
&grapheme&agendas&/grapheme&
&phoneme alphabet="x-cmusphinx"&AH JH EH N D AH Z&/phoneme&
&grapheme&agent&/grapheme&
&phoneme alphabet="x-cmusphinx"&EY JH AH N T&/phoneme&
&phoneme alphabet="x-htk-voxforge"&ey jh ih n t&/phoneme&
&phoneme alphabet="ipa"&e?d??nt&/phoneme&
&grapheme&agent's&/grapheme&
&phoneme alphabet="x-cmusphinx"&EY JH AH N T S&/phoneme&
...有了合并的 PLS 字典，您可以应用 Extensible Stylesheet Language (XSL) 或其他任何程序来生成需要的结果，不管是普通文件还是新的特定 PLS 文件。在理论上，您也可以在该文件中存储其他 phoneme 字符串。但是，这是对 PLS 规范的一个非标准使用。Kai Schott 已经做了大量 PLS 相关工作，而且已经准备好了几个不同语言版本的文件以供下载，特别是德语版本（参阅 ）。未解决的问题尽管您可以从普通文件获得大量信息，以下问题仍然未得到解决。从多个字素中选择有时您需要处理同一语言中一个单词的多个拼写。对于两个拼写法，角色和音素是相同的，因此在同一个词素中有多个字素。但是，在 PLS 中您无法添加一个属性到 grapheme 元素，就像 phoneme 元素的 alphabet 属性。缩略词词典常常包含缩略词。PLS 在一个名为 &alias& 的 lexeme 的子元素中处理这些。要从一个普通文件自动构建一个 PLS，您需要一种方式来将缩略词与词典中真正的单词区分开来。普通文件不一定有这个信息。角色/词性与缩略词一样，普通文件中不提供词性信息来将 role 属性构建到 PLS 中。结束语在本文中，您了解了如何非常简单地进行普通文件和 PLS 格式文件之间的转换。存储 PLS 格式的词典有潜在的优势。开源项目可能使用、也可能没有使用 XML 格式的资源文件。这是项目经理要做出的决策。他们自己就可以评估资源，并且以他们在社区中普遍接受的最佳方式应用它们。同时，您可以在自己的工作中运用 XML 标准，而不损失任何功能。对于在语音识别工作中使用的词典和字典，您可以通过对 PLS 格式的自定义词典评分来增加跨项目能力、可靠性和实用性。您可以轻松按需提取数据到所需的普通文件。
相关主题：获取更多关于词素、字素和音素的信息。：在 Wikipedia 上阅读更多关于这个注音字母系统的信息，包括 Arpabet 和 Unicode 等价字符串。：了解如何使用 Hidden Markov Model Toolkit (HTK) 便携式工具包构建和操作隐马尔科夫模型。：探讨来自卡耐基梅隆大学的语音识别开源工具包。：阅读更多有关 Python 的 ElementTree XML 库的信息。：更多了解这个语音识别平台。，Kai Schott 的博客：查找几个已经准备好的各个语言版本的 PLS 文件。：创建声模型，进一步探究如何组合一个语音识别模型。：获取语音识别工具包。：获取有关这一编程语言的更多信息，包括下载链接。（Colin Beckingham，developerWorks，2009 年 3 月至今）：阅读有关 XML、语音识别、XQuery、PHP 和其他技术的文章。：寻找提高您在 XML 领域技能所需的资源，包括 DTD、模式和 XSLT。参见 ，获得广泛的技术文章和技巧、教程、标准和 IBM 红皮书。developerWorks
和 ：随时关注这些活动中的技术。：立即加入并关注 developerWorks 推文。：下载或 ，并开始使用来自 DB2®、Lotus®、Rational®、Tivoli® 和 WebSphere® 的应用程序开发工具和中间件产品。
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办公软件：OOo
文档制作：MiKTeX
压缩软件：7zip
思维导图：FreeMind
浏览器：Firefox、Chrome、MyIE
视频播放器：VLC、media player classic+ffdshow
多媒体格式转换：HandBrake、mkv Merge GUI、lame、flac
文本编辑：gVim、notepad++
十六进制编辑：madedit
IDE：Eclipse
快速启动器：Launchy
碎片整理：MyDefrag
系统维护：Grub4Dos
远程登录：Putty
游戏模拟器：PCSX2
词典：Stardict
第三方shell：BBLean
FTP软件：Filezilla
局域网传送：IP Messenger
网络分析：Wireshark
密码学习工具：CrypTool
PDF制作：ghostscript
PDF阅读：sumatrapdf
光盘刻录：InfraRecorder
虚拟化：VirtualBox
提取脱壳：Universal Extractor
优秀免费软件
办公软件：WPS（国产倾囊大作）
PDF阅读：Foxit Reader（国产名作）
英文助手：hi英文助手
PDF阅读：PDF-Xchange PDF Viewer（优点是预载入策略，交互性能好）
PDF打印：Bullzip
中文输入：Google拼音（Lua扩展）
音乐播放：Foobar2000（可定制性高，音质广受好评）
照片管理：Picasa（交互界面超赞）
图片管理：XnView（类acdsee）
BT下载：utorrent
FTP软件：ftprush（可扩充能力强）
搜索增强：Everything Search
IDE：Microsoft Visual Studio Express或Microsoft Visual Studio
Professional (for Student)
虚拟光驱：DAEMON Tools Lite
使用中的其他免费软件
世界之窗浏览器（IE内核）
射手影音播放器（基于mpc的准开源软件）
灵格斯词典
total commander（文件式的操作，键盘操作方便，准免费）
flashget国际版
某些不得不使用的软件
上面很多软件是跨平台的，同时有Linux下的版本，但本人在Linux平台下习惯使用不同的工作方式，就没详细整理了。
开源软件还有一个很重要的优势就是通常能有64位的版本，使得软件的性能能有一定的提高，尤其对于计算密集型的软件；同时64位系统+64位软件的安全性能很高，明显优于32位系统或者64位系统+32软件。
以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。星际译王安装
大家知道，金山词霸是Windows上一款优秀的词典工具，但你是否知道，在Linux平台上优秀的同类工具是哪一款吗？和Windows相比，Linux上的词典、翻译工具比较少，但是人们对这类软件的需要却比较大，这主要是很多优秀的Linux发行版都是英文的，此外，有很多的帮助、说明文档也是英文的。语言上的障碍使的很多爱好Linux的朋友头痛不已，星际译王就是为了满足这种要求而开发的翻译软件，它力求达到和超过PC平台上同类软件的水平，并能支持尽可能多的UNIX平台，是目前Linux平台上最好的词典工具，被誉为Linux上的金山词霸。
星际译王是利用GTK(GIMP TOOLKIT)开发的国际化的、跨平台的词典工具，它也可以安装在Windows上，不过，安装前首先要安装GTK+环境。GTK是一个图形用户编程的接口工具，它注册完全免费，所以用来开发自由软件或商业软件成本都比较低。GTK+是将GTK、GDK、Glib集成在一起的开发包，多用在Linux/UNIX平台上开发图形界面的软件。
软件名称：
版本信息：
软件大小：
软件语言：
一、星际译王的安装
对于词典软件来说，词典才是它的核心。和金山词霸不同的是，星际译王的词典要在安装完程序之后才能下载和设置。点击星际译王主窗口下部的“访问星际译王项目主页”的按钮登录到星际译王的主页，在那里你可根据需要下载星际译王的词典文件，例如官方网站上的这个页面:http://stardict.sourceforge.net/Dictionaries_zh_CN.php，就有很多中英词典的下载地址。我们要在windows下使用星际译王，就得下载相应的词典文件格式，如图：
然后把下载得到的词典文件用WinRAR解压后，拷贝到安装目录下的dic目录中。接下来，点击星际译王主窗口上部的“弹出主菜单”按钮，选择“词典管理”命令(或者点击主窗口下部的“词典管理”按钮)，你安装的词典此时已显示在这里了，在需要的词典前面打钩，下次启动星际译王后选择的词典就可以使用了。
提示：试试键盘 “← →” 可以实现快速翻页&
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