本发明涉及广义序列模式gsp算法的应用，特别是涉及一种基于gsp算法智能翻译意大利语和普通话的方法。
背景技术：
随着国际化进程的加快，翻译的需求日益增多，而现有的翻译是由人来完成，专业的翻译人员劳动强度大，翻译准确度易受到个人身体因素的影响，在国际会议中，如果会议的持续时间长，翻译人员的体力和精力不断透支后，将会因疲劳使得翻译的准确度下降；在个人出国旅游时，由于专业的同传翻译薪资水平高，一般普通群众较难以接受携带翻译人员出行，造成了语言沟通不畅的困难。
技术实现要素：
本发明主要解决的技术问题是提供一种基于gsp算法智能翻译意大利语和普通话的方法，能够替代高薪资的高级同传翻译，为用户提供不会因为翻译时间长而因疲劳导致的翻译错误，gsp算法模型翻译精准、翻译准确率稳定、单个用户的成本低廉，宜广泛推广。
为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种一种基于gsp算法智能翻译意大利语和普通话的方法，其特征在于，包括：1）搭载在云计算中心的gsp算法模型、2）存储在云计算中心磁盘阵列上的意大利语与普通话相关的翻译大数据库、3）用户端进行音频输入输出的硬件设备，三个部件构成。gsp算法即广义序列模式的人工智能算法，采用冗余候选模式的减除策略和哈希树来实现候选模式的快速访存；该算法与翻译大数据进行勾连后，能够智能识别普通话音频数据和意大利语音频数据；gsp算法对翻译大数据进行深度学习后，能够提供精准的翻译，且该翻译的准确率会随着用户量的增大而愈加完善，使翻译的准确率不断提高。
gsp算法人工智能模块工作的流程是：先将云存储的各个翻译数据库输入云计算中心的gsp算法模型中进行人工智能的翻译训练，待训练完成后，将gsp模型通过网络与用户的硬件设备相连接，当用户在硬件设备上自主选择同传或交传模式后，再对硬件设备的语音输入装置发出普通话或意大利语的语音声音，另一名或多名用户即可通过硬件设备的语音输出装置，听到翻译后的意大利语或普通话音频。