对于很多参加FPGA创新设计大赛的团队来说，尤其是刚接触电路设计的新人，选一个“既有技术含量、又好落地、还能拿亮点”的项目真的太关键了。今天要和大家分享的，就是我们实战验证过的——基于FPGA的实时语音识别与降噪项目，它属于AI边缘应用方向，不仅实用价值拉满，而且只要找对方法、用好开源资源，新人团队也能快速上手，顺利完成参赛作品，甚至冲刺高分。
不同于纯软件项目，FPGA项目的核心是“软硬协同”，很多新人一开始会被复杂的模块设计、时序约束吓住，但其实只要拆解清楚、分步推进，难度会大大降低。接下来，我会结合我们团队的开发经历，从核心模块设计、技术栈选型、开源资源借鉴、实操避坑这四个方面，把最实用、最接地气的经验分享给大家，尽量避开生硬的技术术语堆砌，每一步都告诉大家“为什么这么做、怎么做更省心、容易踩哪些坑”。
一、核心模块设计：软硬协同，分层加速，新人也能稳步落地
我们做这个项目时，选用的是Xilinx Zynq系列FPGA（后续会说为什么选它），它最大的优势是分为PS（处理系统）和PL（可编程逻辑）两部分，相当于“一个负责统筹调度，一个负责埋头干活”，完美适配语音处理的实时性需求。PS端主要做一些简单的逻辑控制、数据收集和结果输出，不用太复杂；PL端则承担最耗算力的工作——音频预处理、降噪、特征提取和神经网络推理，这部分也是我们硬件加速的核心。
整个项目的数据流很清晰：麦克风采集音频 → 预处理清洗信号 → 降噪过滤杂音 → 提取语音特征 → 神经网络识别关键词 → 输出识别结果，我们把它拆解成6个核心模块，逐个突破、再整合，新人团队可以直接照搬这个思路，避免一开始就陷入“全系统集成”的混乱。
（一）音频采集模块：新手首选数字麦克风，少走很多弯路
音频采集是整个项目的“入口”，也是最容易被新手忽略细节的地方。一开始我们试过用模拟麦克风，结果发现不仅要额外设计ADC转换电路，还特别容易引入噪声，调试了很久都达不到理想效果，最后换成了数字麦克风，一下子省了很多事。
1. 硬件选型：优先推荐INMP441数字麦克风，性价比超高，几十块钱就能买到，而且支持I2S协议，直接就能和FPGA的通用IO口连接，不用做复杂的电路设计，非常适合新人。如果团队想追求更高的采集精度，也可以选ADI的ADAU1761编解码芯片，支持PDM/I2S双协议，后续还能扩展成麦克风阵列，为大赛亮点铺路。
2. 模块实现：我们在PL端用Verilog写了一个简单的I2S控制器，核心就是实现时钟同步、数据串并转换和帧同步检测——说通俗点，就是让FPGA能“听懂”麦克风传来的数字信号，并且准确接收。另外，一定要加一个双端口RAM做数据缓存，因为音频信号是连续的，缓存能避免数据丢失，缓存深度根据采样率来定，常用的16kHz或48kHz就足够，不用追求太大，不然会浪费FPGA的资源。
3. 亮点拓展：如果想在大赛中脱颖而出，不用一开始就做复杂设计，后期可以扩展成2路或4路麦克风阵列，后续搭配波束成形技术，降噪效果会更好，而且阵列设计本身就是一个不错的技术亮点，评委也会更关注。
（二）音频预处理模块：信号“清洗”，为后续降噪和识别打基础
预处理就相当于给采集到的音频信号“洗个澡”，把没用的杂波、干扰去掉，让后续的降噪和特征提取更轻松。这部分全部在PL端实现，主要做三件事：预加重、分帧加窗、FFT变换，都是语音处理的基础操作，不用自己从零推导算法，用好IP核和现成代码就行。
1. 预加重：用一个简单的一阶FIR滤波器就能实现，核心作用是提升高频语音信号的幅度——因为人耳对高频声音的敏感度本来就低，预加重能补偿这种衰减，让后续的特征提取更准确。我们把滤波器系数固化在PL端的ROM里，不用实时计算，既节省资源，又能保证速度。
2. 分帧加窗：连续的音频流不能直接处理，我们要把它切成一段一段的，每段10-30ms，帧与帧之间重叠50%，这样能避免出现“频谱泄漏”（简单说就是处理后的信号失真）。加窗我们选的是汉明窗，系数也是提前存在ROM里，用查表法直接调用，比实时计算简单多了，新人也能快速上手。
3. FFT变换：这一步是把时域的音频信号（就是我们听到的声音波形）转换成频域信号，方便后续在频域做降噪处理。这里强烈推荐直接调用Xilinx的FFT IP核，不用自己写复杂的Verilog代码，配置成流水线模式，就能保证帧数据连续处理，不会耽误实时性，我们当时就是这么做的，省了至少一周的开发时间。
（三）实时降噪模块：平衡效果和资源，新手先搞定基础方案
降噪是这个项目的“加分项”，也是提升识别准确率的关键——毕竟实际场景中，不可能只有干净的语音，总会有白噪声、车流声、人声干扰，降噪做得好，哪怕后续识别算法简单一点，整体效果也会很出彩。但要注意，FPGA的片上资源是有限的，我们不能追求“极致降噪效果”而忽略了资源消耗，新手团队优先搞定基础方案，再考虑进阶优化。
1. 三种实现方案，新人按需选择：
—— 谱减法：入门首选！实现最简单、消耗资源最少，我们团队一开始就用的这个方案。原理很简单，在FFT转换后的频域信号里，先估计出噪声的频谱，再用语音频谱减去噪声频谱，就能达到降噪效果。这里最关键的是“噪声估计”，我们用的是最小值跟踪法，简单说就是实时捕捉没有语音的片段，提取里面的噪声特征，这样降噪会更精准，不会误删语音。
—— MMSE-STSA算法：进阶方案，降噪效果比谱减法好很多，处理后的语音更自然，不会有明显的“失真感”。但它需要额外做增益计算，用Verilog实现时要注意定点数精度，不然容易出现计算误差，新手如果时间充足，可以尝试优化，时间紧张的话，先把谱减法做好就够了。
—— 深度学习降噪：效果最好，但资源消耗也最大，只推荐资源充足、有AI基础的团队尝试。比如轻量的RNN模型，需要先把模型训练好，量化后部署到PL端的神经网络加速器里，对新手来说难度有点高，不建议一开始就挑战。
2. 配套设计：不管选哪种方案，降噪模块都要包含四个子模块——音频缓冲、噪声估计、增益计算、逆FFT。降噪后的频域信号，需要通过逆FFT IP核转换回时域，才能送入后续的特征提取模块，实现“采集→降噪→识别”的端到端处理，不用额外做数据格式转换，更省心。
（四）MFCC特征提取模块：语音识别的“核心密码”，硬件优化是关键
MFCC（梅尔频率倒谱系数）是语音识别的经典特征，相当于从复杂的语音信号里，提取出“能让机器识别出是哪句话”的核心信息，模拟人耳的频率感知特性。但它的计算量很大，包含Mel滤波、对数运算、DCT变换三步，是PL端资源消耗的“大户”，也是新手最容易踩坑的地方，做好硬件优化，能省很多资源。
1. 核心步骤：降噪后的时域语音信号，先分帧加窗（和预处理的分帧加窗一致），再做FFT得到频域谱，然后通过Mel三角滤波器组，把线性频域映射成符合人耳感知的梅尔非线性频域，对滤波结果做对数运算，最后通过DCT变换得到MFCC系数，我们一般取前12-13阶就足够，太多反而会增加计算量，影响实时性。
2. 新手必看的硬件优化技巧：
—— Mel滤波器组：不用实时计算滤波系数，把三角滤波器系数提前固化在ROM里，用查表法实现滤波，能大幅减少DSP资源占用，我们当时这么优化后，DSP资源节省了近30%。
—— 对数运算：不用做复杂的浮点运算，直接调用Xilinx的CORDIC IP核，配置成定点数模式，既能保证精度，又能节省资源，新手直接照搬配置就行，不用深入研究算法原理。
—— DCT变换：和FFT一样，优先调用官方IP核，或者用HLS（高层次综合）写C/C++代码，自动综合成Verilog硬件模块。这里强烈建议新手用HLS实现，因为C语言比Verilog简单太多，不用纠结时序细节，能大幅提升开发效率。
（五）神经网络加速模块：KWS识别的核心，轻量化+量化是关键
语音识别部分，我们聚焦的是“关键词唤醒（KWS）”场景，比如“小度小度”“小爱同学”，这种场景不用做复杂的连续语音识别，难度降低很多，也更适合FPGA的边缘部署。这部分的核心原则是“轻量化模型+定点量化”，不然FPGA的资源根本支撑不住，而且延迟会很高，达不到实时识别的要求。
1. 模型选型：新手千万别选深层神经网络，比如ResNet50、VGG16，这些模型参数量太大，FPGA根本跑不动。优先选专为边缘设备设计的轻量模型，比如DS-CNN、TC-ResNet、裁剪版的MobileNetV1，这些模型参数量少、计算量低，适配FPGA的DSP资源，而且训练难度也不大，用TensorFlow/PyTorch就能快速训练。
2. 硬件实现方案：新手首选Xilinx Vitis AI工具链，不用深入学习RTL开发，全程可视化操作，小白也能快速上手。具体步骤很简单：先在电脑上用TensorFlow/PyTorch训练浮点模型，然后用Vitis AI的量化器，把32位浮点模型转换成8位定点模型（这一步是关键，后续会说避坑技巧），再编译成DPU（深度学习处理单元）IP核，直接集成到PL端，通过AXI接口和MFCC模块交互，就能实现特征值的推理计算，相当于“搭积木”一样简单。
3. 量化关键：一定要做定点量化！32位浮点模型的计算量太大，FPGA的DSP和BRAM资源根本支撑不住，量化成8位定点模型后，计算效率会提升4倍以上，而且资源消耗会大幅减少。但要注意，量化后可能会出现识别准确率下降的情况，这时候可以优化量化校准集（和训练集分布一致就行），如果下降太多，就对模型的输出层做精细化量化，适当提高位宽，一般都能恢复准确率。
（六）结果输出与控制模块：PS端主导，实现系统闭环，大赛演示更直观
这部分主要在PS端实现，不用做复杂的硬件设计，新手也能快速搞定，核心作用是“接收结果、处理结果、展示结果”，同时控制整个系统的运行。比如PL端的神经网络识别出关键词后，把结果传给PS端，PS端做简单的误判过滤（比如连续两次识别到同一个关键词，才确认有效），然后输出展示，同时控制各个模块的启停、参数配置。
1. PS端开发：我们用Petalinux搭建了嵌入式Linux系统，难度不算高，网上有很多详细的教程，新手跟着一步步操作就能搞定。然后用C语言或Python写应用程序，通过AXI-Lite接口配置PL端各模块的寄存器，通过AXI-Stream接口接收推理结果，代码量不算大，很多都能复用开源资源。
2. 结果展示：大赛现场，结果展示一定要直观，评委一眼就能看到效果，分数会更高。我们推荐两种简单又实用的方式：一是用开发板上的LED灯指示不同关键词，比如识别到“yes”亮红灯、识别到“no”亮绿灯，简单明了；二是通过串口把结果打印到电脑上，方便评委查看详细数据。如果想更出彩，可以加一个OLED屏显，或者语音播报模块，成本不高，但亮点很足。
二、技术栈选型：优先选成熟生态，降低开发难度，新人也能快速上手
很多新人一开始会陷入“选最先进的技术”的误区，结果发现难度太高，开发周期太长，最后无法按时完成作品。其实，FPGA项目的技术栈选型，核心是“成熟、易用、开源资源多”，我们团队围绕Xilinx FPGA生态展开，就是因为它的AI工具链成熟、开源资源丰富，而且网上的教程很多，遇到问题能快速找到解决方案，非常适合新手团队。
技术栈主要分为硬件开发、嵌入式软件、AI模型开发三大方向，新人团队可以按模块分工，比如有人负责硬件、有人负责软件、有人负责AI模型，不用一个人掌握所有技术，降低单人负担。
（一）硬件开发技术栈：新手首选Xilinx，省心又高效
1. FPGA芯片/开发板：主推Xilinx Zynq系列（7020/7030），比如PYNQ-Z2、Zedboard，性价比超高，而且配套的音频子板很容易买到，网上的教程和开源例程也最多，新手跟着做就能快速上手。如果团队资源充足，想做更复杂的设计，可以选Kria KV260，资源更丰富，适配复杂模型。如果熟悉Intel Quartus，也可以选Cyclone V SoC，按需选择即可。
2. RTL开发：主要用Verilog HDL（行业主流），用于编写I2S、FFT、降噪等基础模块，工具用Xilinx Vivado Design Suite，全程可视化操作，新手容易上手。不用一开始就追求精通Verilog，掌握基础语法，能看懂、修改开源代码，就足够完成项目。
3. 高层次综合（HLS）：新手必学！用C/C++编写MFCC、神经网络算子等模块，自动综合为RTL代码，不用自己写复杂的时序逻辑，能大幅提升开发效率。我们团队的MFCC模块，就是用HLS实现的，比纯Verilog开发节省了近一半的时间。
4. IP核调用：一定要用好Xilinx官方IP核，比如FFT、DCT、CORDIC、AXI接口，这些IP核经过官方验证，稳定性高，而且不用重复开发，直接集成到工程中就行，新手不用纠结IP核的内部实现，会配置、会调用就够了。
5. 仿真工具：用Vivado Simulator做模块级和系统级仿真，重点验证AXI接口的时序、流水线的数据流向，避免硬件联调时出现时序问题。很多新人会忽略仿真，直接上手联调，结果出现问题找不到原因，浪费大量时间，建议每开发一个模块，就做一次仿真，确保功能正常。
（二）嵌入式软件技术栈：不用追求精通，够用就好
1. PS端系统：用Xilinx Petalinux搭建嵌入式Linux系统，实现设备驱动、进程管理、数据交互，网上有很多详细的搭建教程，新手跟着一步步操作，半天就能搞定，不用深入研究Linux内核。
2. 编程语言：主要用C/C++（底层驱动、模块控制）和Python（数据收集、结果后处理、快速验证）。C/C++不用追求精通，掌握基础的语法、指针、结构体，能看懂、修改开源代码就行；Python更简单，主要用于快速验证算法效果，比如测试MFCC特征提取是否正确、模型推理是否准确。
3. 接口开发：重点掌握AXI-Stream/AXI-Lite接口驱动，实现PS与PL之间的高速数据传输和寄存器配置。新手不用自己写驱动，网上有很多开源的驱动代码，修改一下适配自己的工程就行，核心是理解接口的工作原理，确保数据传输正常。
（三）AI模型开发技术栈：聚焦轻量化，新手也能快速上手
1. 模型训练：用TensorFlow或PyTorch，这两个是行业主流的深度学习框架，网上的教程很多，新手跟着教程，就能快速训练出轻量的KWS模型。重点是做模型裁剪和轻量化优化，去掉冗余的层数和卷积核，确保模型能在FPGA上正常运行。
2. 模型部署：用Xilinx Vitis AI工具链，包含模型优化器、量化器、编译器，实现浮点模型到FPGA DPU IP核的转换，全程可视化操作，不用写复杂的部署代码，新手也能快速上手。
3. 量化工具：用Vitis AI Quantizer，实现模型的INT8定点量化，提升硬件推理效率，新手只要掌握基本的量化流程，知道如何选择校准集、如何优化量化精度，就足够了。
三、开源资源与硬件参考设计：站在巨人的肩膀上，少走弯路
很多新人团队会陷入“从零开发”的误区，觉得“自己写的代码才靠谱”，结果浪费了大量的时间和精力，最后还达不到理想效果。其实，参加FPGA大赛，“合理借鉴开源资源”不仅不违规，而且是提升效率、保证作品质量的关键——我们团队的很多代码、设计思路，都是借鉴了开源资源，再结合自己的需求优化，节省了至少一半的开发时间。
下面给大家整理了我们实战中用到的、最实用的开源资源，新手团队可以直接照搬，不用再到处找资源。
（一）开源KWS模型与数据集：不用自己从零训练
1. 经典开源模型：
—— Arm KWS库：针对边缘设备设计的KWS模型，有Cortex-M版本，可直接移植到FPGA的PS端，或者参考它的模型结构，在PL端实现，代码简洁、易修改，新手首选。
—— Hello Edge KWS模型：专为边缘设备设计的轻量模型，有预训练权重，不用自己从零训练，直接通过Vitis AI编译部署，就能在FPGA上运行，节省大量训练时间。
—— TensorFlow Lite for Microcontrollers KWS示例：包含DS-CNN、CNN等多种轻量模型的预训练版本，适配边缘端FPGA部署，网上有详细的部署教程，新手跟着做就能搞定。
—— GitHub搜索关键词“FPGA-KWS”：能找到大量FPGA端KWS的参考代码，包含Verilog/HLS实现的MFCC和神经网络模块，我们团队的MFCC模块，就是参考了这里的开源代码，再做了优化。
2. 公开数据集：主推Google Speech Commands V2，这是KWS模型训练的标准数据集，包含35类关键词（如“yes”“no”“stop”“go”）和背景噪声，总数据量约10万条，可直接用于模型训练和降噪模块的测试，不用自己收集数据，非常省心。
（二）FPGA硬件参考设计：直接修改，快速集成
1. 官方参考设计：
—— Xilinx PYNQ-Z2音频子板配套例程：包含I2S采集、音频播放的基础代码，我们团队的音频采集模块，就是在这个例程的基础上修改的，省去了编写基础代码的时间，而且稳定性高。
—— Avnet AudioFocused Zedboard设计：专为音频处理优化的Zedboard参考设计，包含音频采集、预处理、FFT的完整硬件实现，新手可以直接借鉴它的模块设计思路，甚至直接复用代码。
2. 开源硬件代码：
—— GitHub搜索关键词“FPGA-MFCC”：能找到Verilog/HLS实现的MFCC模块，包含硬件优化技巧，直接集成到工程中，再根据自己的需求修改参数，就能使用，不用自己从零编写。
—— FPGA降噪开源代码：网上有很多谱减法、MMSE-STSA算法的Verilog实现，我们团队的降噪模块，就是参考了开源代码，再优化了噪声估计算法，效果非常好。
四、实操要点与避坑指南：结合我们的踩坑经历，帮你少走弯路
作为过来人，我们团队在开发过程中，踩了很多坑，比如时序违例、资源不足、量化精度下降、降噪效果不佳等等，浪费了大量的时间和精力。下面结合我们的实战经历，给大家整理了分阶段的实操要点和针对性的避坑指南，尤其是新手团队，一定要认真看，能帮你节省很多时间。
（一）开发流程：分模块验证，逐步集成，拒绝“一口吃成胖子”
这是新手团队最应该遵循的开发原则，也是我们踩过最深刻的坑——一开始我们急于求成，没有做模块级验证，直接把所有模块集成，结果出现了大量问题，找不到原因，调试了整整一周都没有进展，最后只能推倒重来，从头开始分模块验证。
正确的开发流程应该是：模块级验证 → 子系统级联调 → 系统级集成，每一步都做充分的测试，确保没有问题，再进行下一步。
1. 模块级验证：单独开发每个核心模块，做功能仿真和板级测试。比如，I2S采集模块，测试是否能正确采集麦克风数据；FFT模块，测试是否能正确做时域频域转换；MFCC模块，测试是否能输出正确的特征值。只有每个模块功能正常，后续的集成才能顺利进行。
2. 子系统级联调：将关联的模块串联调测，比如“音频采集+预处理+降噪”子系统，重点验证模块间的接口数据交互，确保数据流向正确、没有丢失；再比如“MFCC+神经网络加速”子系统，测试特征提取和推理是否正常。
3. 系统级集成：将所有子系统集成，做端到端的测试。用干净语音和噪声混合的合成数据，测试系统的实时性和识别准确率，逐步优化参数，比如降噪阈值、识别阈值，确保系统能稳定运行。
（二）核心避坑指南：我们踩过的坑，你别再踩
1. 坑点1：AXI接口时序问题，导致数据丢包、时序违例。
我们当时就遇到过这个问题，PL端各模块通过AXI接口交互，一开始没有做时序约束，也没有做接口仿真，联调时出现了数据丢包、时序违例的情况，调试了很久才找到原因。
避坑方法：提前做接口仿真，验证数据传输的正确性；在Vivado中做好时序约束，重点约束AXI接口的时钟和数据延迟；优先使用官方AXI IP核，避免自定义接口的时序问题，新手千万别自己写AXI接口，容易出问题。
2. 坑点2：模型量化精度损失，识别准确率大幅下降。
我们第一次做模型量化时，没有选择合适的校准集，量化后识别准确率下降了20%多，一度以为量化方案不可行，后来优化了校准集，准确率才恢复正常。
避坑方法：选用高质量的量化校准集，一定要和训练集分布一致；对模型的关键层（如输出层）做精细化量化，适当提高位宽；量化后做模型微调，恢复部分准确率，如果下降太多，可以尝试降低量化程度，比如量化成16位定点模型。
3. 坑点3：FPGA资源不足，DSP/BRAM资源耗尽。
MFCC和神经网络加速器是资源消耗大户，我们一开始没有做硬件优化，同时实现了复杂的MFCC和神经网络模型，结果出现了资源耗尽的情况，无法生成比特流，只能推倒重来，优化模块设计。
避坑方法：对MFCC模块做硬件优化，比如查表法、流水线设计，节省DSP资源；裁剪神经网络模型，减少层数和卷积核数量，去掉冗余部分；优先保证核心模块的资源分配，次要功能做简化，比如不用一开始就做麦克风阵列，先实现单麦克风采集。
4. 坑点4：实时性不达标，延迟过高。
一开始我们的流水线设计不精细，出现了“气泡”（流水线空转），导致端到端延迟超过了100ms，达不到实时识别的要求，后来优化了流水线设计，延迟才降到了50ms以内。
避坑方法：对PL端所有计算密集型模块做流水线设计，保证数据连续处理，减少流水线空转；合理分配时钟频率，对计算量大的模块（如FFT、神经网络）配置更高的时钟；减少模块间的数据缓存，实现流处理，避免数据堆积。
5. 坑点5：降噪模块效果不佳，出现“过降噪”或“欠降噪”。
我们一开始用谱减法时，没有优化噪声估计算法，出现了“过降噪”的情况，把部分语音特征也删掉了，导致识别准确率下降；后来调整了噪声估计的门限，优化了降噪阈值，效果才明显提升。
避坑方法：优化噪声估计算法，比如最小值跟踪法增加门限判断，避免将语音段误判为噪声；根据实际场景调整降噪阈值，做自适应降噪；测试时用多种噪声场景（如白噪声、车流声、人声）做验证，确保在不同场景下，降噪效果都能达标。
（三）大赛亮点打造：聚焦一个亮点，做深做精，比全而杂更得分
FPGA创新设计大赛中，基础功能实现只是及格线，差异化亮点才是拿高分的关键。很多新手团队会陷入“追求全功能”的误区，比如又做麦克风阵列、又做深度学习降噪、又做多端交互，结果每个功能都做得不精，反而得不到高分。
我们的建议是：根据自身技术能力，聚焦一个亮点做深做精，不用追求全功能。比如：
1. 硬件层面：设计麦克风阵列的波束成形降噪，结合谱减法实现多维度降噪，提升复杂环境下的效果；或者做精细化的流水线设计，实现超低延迟（如端到端延迟<50ms），大赛现场做实时演示，评委一眼就能看到你的技术亮点。
2. 算法层面：融合轻量化深度学习降噪模型，对比传统降噪方法的效果，体现算法创新；或者对KWS模型做改进，比如加入注意力机制，提升关键词的识别准确率，用数据对比证明你的优化效果。
3. 应用层面：结合具体场景做定制化设计，比如工业现场的语音控制、智能家居的关键词唤醒、车载语音降噪，让项目更具实用价值，评委更看重项目的实际应用前景，而不是单纯的技术堆砌。
五、总结：新人也能做好FPGA大赛项目，关键在找对方法
基于FPGA的实时语音识别与降噪项目，看似复杂，但只要找对方法、分步推进、合理借鉴开源资源，新手团队也能顺利完成，甚至冲刺高分。我们团队一开始也是新手，很多技术都不熟悉，踩了很多坑，但只要不放弃、慢慢调试，逐步优化，最后不仅完成了作品，还积累了宝贵的实战经验。
最后，再给新手团队提几点建议：第一，不要急于求成，遵循“分模块验证、逐步集成”的原则，一步一个脚印；第二，不要害怕踩坑，踩坑也是学习的过程，每解决一个问题，你的技术就会提升一步；第三，合理借鉴开源资源，不用从零开发，把更多的时间和精力放在优化和亮点打造上；第四，团队分工协作，每个人负责自己擅长的模块，提高开发效率。
希望这篇实战指南，能帮助到正在准备FPGA创新设计大赛的你，也祝愿大家都能顺利完成作品，取得理想的成绩！如果在开发过程中遇到问题，也可以多交流、多查资料，相信你一定能做好这个项目。
|（注：文档部分内容可能由 AI 生成)
