# 祝贺！

您的不懈努力让您抵达了这里，我们想祝贺您完成了这个音频课程！

回顾整个课程，您获得了音频数据的基础理解，探索了一些新概念，并掌握了与音频 `Transformers` 相关的实用技能。

从通过 `pipeline` 处理音频数据和预训练 `checkpoints` 的基础知识，到构建真实世界的音频应用程序，您学会了如何构建不仅能理解声音，还能创造声音的系统。

由于这一领域充满活力、不断发展更新，因此我们鼓励您保持好奇心，不断探索更新的模型、最新的研究进展和应用。在开发您自己的新颖音频应用程序时，请确保始终牢记道德准则，并仔细考虑您的应用对个人和整个社会的潜在影响。

感谢您参加本次音频课程，希望您能像我们当时乐此不疲地制作课程时一样，充分享受这一学习经历。欢迎您在[课程的 GitHub 仓库](https://github.com/huggingface/audio-transformers-course)中提供反馈和贡献。

如果您顺利完成了实践作业，并想要了解如何获得课程完成证书，请查看[下一页](certification)。

最后，您可以在 `X` 上关注我们的音频课程团队并和我们保持联系：

- Maria Khalusova：[@mariakhalusova](https://twitter.com/mariaKhalusova)
- Sanchit Gandhi：[@sanchitgandhi99](https://twitter.com/sanchitgandhi99)
- Matthijs Hollemans：[@mhollemans](https://twitter.com/mhollemans)
- Vaibhav (VB) Srivastav：[@reach_vb](https://twitter.com/reach_vb)

保持好奇心，训练 `Transformers` ！ :)



<EditOnGithub source="https://github.com/huggingface/audio-transformers-course/blob/main/chapters/zh-CN/chapter8/introduction.mdx" />