声音场景重建是一种根据音频信号中声音事件特征重建场景图像的新型信息处理方法,在场景感知、安全侦察、多媒体分析、电影场景制作等方面具有广泛的应用价值。目前用于声音场景重建的生成对抗网络理论依然处于初期发展阶段,模型训练过程稳定性欠佳,并且重建图像的分辨率与质量也难以满足要求。为此,本文重点围绕基于生成对抗网络的声音场景重建理论与实现方法,针对注意力机制、谱归一化、UNet网络、残差网络及金字塔网络等关键环节开展了重点研究。主要工作如下:（1）建立了条件生成对抗网络模型,采用对数梅尔谱图与卷积神经网络相结合的方法提取声音特征,作为模型的条件信息,通过仿真实验对四种损失函数模型性能开展分析,探究了损失函数对训练稳定性和重建图像质量的影响,并提出通过分类准确率这一指标对重建图像与声音信号的相关性进行评估。（2）搭建了基于注意力、谱归一化方法的条件生成对抗网络改进模型。该模型在网络结构中加入了注意力层,同时对生成网络和判别网络的卷积核参数矩阵进行谱范数归一化处理。通过仿真实验表明,注意力层的加入使得改进模型重建出的64×64分辨率图像质量更高,谱归一化处理使得模型训练过程相对更稳定,在测试集上,改进模型的重建图像分类准确率提高了3.9个百分点。（3）搭建了具有两个生成器与两个判别器的级联条件生成对抗网络模型,该模型的生成器采用UNet网络,判别器采用Patch GAN,辅助分类器采用残差网络。实验表明,改进后的模型不仅生成了128×128的高分辨率声音场景图像,而且生成图像质量更高。综上,本文在条件生成对抗网络基础上搭建的改进模型,有效改善了声音场景重建图像的分辨率和质量,仿真实验结果表明改进后的模型训练过程更稳定,图像分类准确率也得到了提升,为生成对抗网络在声音场景重建任务里的应用提供了重要参考和实验依据。