2026年，FPGA大赛用国产高云FPGA做实时语音识别，MFCC特征提取硬件化时DSP资源不够，怎么用时分复用和流水线优化？
各位大佬好，我正在备战2026年FPGA大赛，选了高云的GW2A系列FPGA做实时语音识别项目。MFCC特征提取需要大量DSP48资源做FFT和滤波器组，但高云FPGA的DSP资源只有几十个，根本不够用。我看了些资料说可以用时分复用和流水线来优化，但具体怎么实现？比如FFT能不能分时复用蝶形运算单元？滤波器组能不能用流水线结构减少瞬时DSP占用？求大佬分享具体的硬件架构设计思路和代码实现技巧，最好能给个资源对比表，万分感谢！
单片机新手小王
