使用deepspeech2写代码，用给定的aishell数据集进行语音识别模型搭建

首先，你需要下载并准备好aishell数据集，可以从官网下载：http://www.openslr.org/33/。

然后，你需要安装deepSpeech2的依赖项，可以使用以下命令：

pip install tensorflow-gpu==1.15.2
pip install scipy librosa pandas pydub matplotlib

接下来，你需要下载DeepSpeech2的源代码：

git clone https://github.com/SeanNaren/deepspeech.pytorch.git

然后，你需要进入代码目录并下载KenLM语言模型：

cd deepspeech.pytorch/data/lm
wget http://www.openslr.org/resources/11/3-gram.pruned.1e-7.arpa.gz
gunzip 3-gram.pruned.1e-7.arpa.gz

接下来，你需要将aishell数据集解压到指定的目录，并使用以下命令生成数据集的csv文件：

python deepspeech.pytorch/bin/import_aishell.py /path/to/aishell/data /path/to/output

然后，你需要使用以下命令训练语音识别模型：

python deepspeech.pytorch/train.py --train-manifest /path/to/output/train.csv --val-manifest /path/to/output/dev.csv --cuda --epochs 50

训练完成后，你可以使用以下命令进行推理：

python deepspeech.pytorch/inference.py --model-path /path/to/model.pth --audio-path /path/to/audio.wav

以上就是使用deepspeech2搭建语音识别模型的基本步骤，如果你想要更深入的了解，请参考deepSpeech2的官方文档。