本发明涉及一种基于电力调度系统的语音识别模型的建立方法，其主要技术特点是包括步骤1、采用HMM模型和深度神经网络建立基于电力调度系统的声音模型；步骤2、采用统计语言模型方法建立基于电力调度系统的语言模型。本发明采用HMM(隐马尔科夫)和DNN(深度神经网络)的技术建立电网专属行业声学模型以及基于N-Gram语音模型，有效提高了语音识别的准确率和工作效率，并消除了误差，能够较好地满足电力调度行业语音识别的需要，经在华中电网试验表明，华中电网发输电计划调整、山火场景、一次设备操作(转状态)和故障汇报四个工作场景连续语音识别实验准确率达到85％以上，具有广泛的应用前景。