一种数据推理方法及数据推理装置

本申请提供了一种数据推理方法及数据推理装置，所述方法包括：获取待处理数据，将所述待处理数据输入预训练编码器中，得到所述预训练编码器输出的第一隐式特征；其中，所述预训练编码器是通过数据分布变换模型和判别模型共同训练得到的，所述第一隐式特征服从第一连续型概率分布；将所述第一隐式特征输入到解码器中，以通过所述解码器对所述第一隐式特征进行还原，得到第一生成数据。通过所述方法及装置，不再依赖传统的梅尔频谱作为中间表示形式，而是使用隐式特征，能够更好地保留原始数据的特征信息，进而提升模型的生成能力，实现了更高精度、更多样化的生成效果，解决了传统生成模型中存在的信息丢失问题。