电路设计新人从大赛角度，亮点可以放在软硬协同。核心模块：PL部分做音频预处理和神经网络加速，PS部分跑轻量逻辑和控制。技术栈：Zynq平台，PS用Petalinux跑Python收集数据，PL用Verilog做加速。具体：1. 音频采集用Zynq的I2S控制器驱动麦克风。2. 预处理（FFT、降噪）在PL实现，用AXI-Stream接口传输。3. 特征提取（MFCC）也用PL，但计算量大的部分（如log）用CORDIC近似。4. 神经网络：用Vitis AI将TensorFlow模型编译成IP核，集成到PL。开源模型：Arm的KWS库有Cortex-M版本，可以移植参考。硬件参考：Avnet的AudioFocused Zedboard设计。建议：先验证单个模块，再集成；降噪可以用深度学习模型，但FPGA资源可能不够，权衡一下。常见坑：AXI接口时序复杂，仿真要做好；模型准确率下降的话，检查量化误差。
给个简洁版：核心模块：I2S接收、FFT、Mel滤波、对数、DCT、神经网络加速器。技术栈：FPGA用Xilinx的，因为AI工具链成熟；麦克风用INMP441（I2S）。步骤：1. 写I2S接口收数据。2. 用FFT IP核转频域，做谱降噪。3. MFCC用HLS写，加速开发。4. 神经网络用Vitis AI部署，模型选MobileNetV1改的KWS。开源资源：GitHub搜‘FPGA-KWS’有参考代码；数据集用Speech Commands V2。注意事项：资源有限，MFCC和神经网络别同时做大；降噪简单点就用谱减法。
我做过降噪部分，说说这个。实时降噪适合FPGA，因为要低延迟。核心模块：音频缓冲、噪声估计、增益计算、逆FFT。技术栈：用Verilog写双端口RAM做缓冲，FFT用IP核，噪声估计用最小值跟踪法，增益计算用MMSE-STSA算法（复杂但效果好）。如果结合识别，降噪输出直接送MFCC模块。识别部分，如果时间紧，建议用开源硬件加速框架，比如VTA（Versatile Tensor Accelerator）或者FINN，它们支持卷积神经网络的FPGA部署。语音模型可以看看Google的Speech Commands数据集和对应模型，有12类关键词识别。参考设计：Xilinx的Kria KV260有智能视觉例子，音频可以类比。注意：实时性要求高，流水线设计要精细，避免气泡；测试时用干净语音和噪声混合的合成数据。
从技术栈角度，建议：1. 开发板选Xilinx Zynq或Intel Cyclone V SoC，带ARM核的，方便音频驱动和系统控制。2. 声音采集用数字麦克风（PDM或I2S），模拟麦克风要加ADC，推荐ADI的ADAU1761这类编解码芯片。3. 预处理：FFT用Xilinx的FFT IP核，或者自己写基2的，注意窗函数和重叠。4. 特征提取：MFCC的三角滤波器组用ROM存系数，对数用近似计算。5. 神经网络：用Vitis AI工具链，把TensorFlow或PyTorch模型量化编译成DPU可执行的。开源模型可以搜‘Hello Edge’的KWS，有预训练模型。6. 降噪：传统方法用谱减法，想效果好可以试试RNN降噪，但FPGA实现复杂。步骤上，先搭音频通路，再调特征提取，最后集成神经网络。坑：内存带宽可能成瓶颈，模型层数别太深。
我们去年做过类似项目，核心模块其实就三块：音频采集与预处理、特征提取、神经网络推理。音频采集用I2S接口接麦克风阵列，预处理包括预加重、分帧加窗、FFT，这些用FPGA的DSP slice和BRAM做流水线，实时性没问题。特征提取MFCC比较耗资源，但可以优化：用CORDIC算对数，Mel滤波器组用查找表实现。神经网络部分，如果做关键词唤醒（KWS），可以用DS-CNN或TC-ResNet这类轻量模型，用HLS或Verilog写推理引擎。开源模型可以看TensorFlow Lite for Microcontrollers里的KWS示例，但需要自己转成硬件可部署的格式。硬件参考设计的话，Xilinx的PYNQ-Z2板子有音频子板，配套例程可以跑起来。注意点：模型量化是必须的，不然DSP不够用；另外降噪和识别最好分开两个模块，降噪用谱减法或维纳滤波，放在预处理之后。
