我现在想用thchs30数据集来训练RNN实现语音转文字，有相应代码吗

是的，有相应的代码可以帮助你使用thchs30数据集来训练RNN实现语音转文字。以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from python_speech_features import mfcc
from tqdm import tqdm

# Load thchs30 dataset
with open('thchs30/data/A2_0.wav', 'rb') as wav_file:
    wav_data = wav_file.read()

# Convert wav data to MFCC features
mfcc_feat = mfcc(wav_data)

# Define RNN model
num_hidden = 128
num_classes = 30
num_input = 13
num_steps = mfcc_feat.shape[0]
learning_rate = 0.001

inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, num_steps, num_input])
labels = tf.placeholder(tf.int32, [None])
cell = tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell(num_hidden)
outputs, states = tf.nn.dynamic_rnn(cell, inputs, dtype=tf.float32)
logits = tf.layers.dense(states, num_classes)
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=labels))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(loss)

# Train model
num_epochs = 100
batch_size = 32
num_batches = int(np.ceil(len(mfcc_feat) / batch_size))

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for epoch in tqdm(range(num_epochs)):
        for batch in range(num_batches):
            start = batch * batch_size
            end = min(start + batch_size, len(mfcc_feat))
            batch_inputs = mfcc_feat[start:end]
            batch_labels = np.zeros((end - start,))
            feed_dict = {inputs: np.expand_dims(batch_inputs, axis=0), labels: batch_labels}
            sess.run(optimizer, feed_dict=feed_dict)

在这个示例代码中，我们首先加载了thchs30数据集中的一个音频文件，并使用python_speech_features库将其转换为MFCC特征。然后，我们定义了一个基本的RNN模型，并使用tf.nn.dynamic_rnn函数将MFCC特征输入模型中进行训练。最后，我们使用Adam优化器来最小化模型的交叉熵损失，并在训练过程中使用批量梯度下降法来提高效率。

请注意，这个示例代码仅仅是一个简单的演示，你需要根据自己的需求进行修改和调整。此外，你也可以使用其他的深度学习框架，如PyTorch或Keras来实现类似的语音转文字模型。