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Contexto: El reconocimiento automático del habla requiere el desarrollo de modelos de lenguaje y modelos acusticos para los diferentes dialectos que existen. El objeto de esta investigacion es el entrenamiento de un modelo acustico, un modelo de lenguaje estadístico y un modelo de lenguaje gramatical para el idioma espahol, específicamente para el dialecto de la ciudad de San Jose de Ctucuta, Colombia, que pueda ser utilizado en un sistema de control por comandos. Lo anterior motivado por las deficiencias que presentan los modelos existentes para el idioma espadol, en el reconocimiento de la frecuencia fundamental y contenido espectral, el acento, la pronunciacioí n, el tono o simplemente al modelo de lenguaje de la variante dialectica de esta region. Metodo: Este proyecto utiliza el sistema embebido Raspberry Pi B+ con el sistema operativo Raspbian que es una distribucion de Linux y los softwares de codigo abierto CMU-Cambridge Statistical Language Modeling toolkit de la Universidad de Cambridge y CMU Sphinx de la Universidad Carnegie Mellon; los cuales se basan en los modelos ocultos de Markov para el caí lculo de los paraí metros de voz. Ademas, se utilizaron 1913 audios grabados por locutores de la ciudad de San Jose de Cicuta y el departamento de Norte de Santander para el entrenamiento y las pruebas del sistema de reconocimiento automaítico del habla. Resultados: Se obtuvo un modelo de lenguaje que consiste de dos archivos, uno de modelo de lenguaje estadístico (. lm), y uno de modelo gramatical (. jsgf). En relación con la parte acústica se entrenaron dos modelos, uno de ellos con una versión mejorada que obtuvo una tasa de acierto en el reconocimiento de comandos del 100 % en los datos de entrenamiento y de 83 % en las pruebas de audio. Por último, se elaboró un manual para la creación de los modelos acústicos y de lenguaje con el software CMU Sphinx. Conclusiones: El número de participantes en el proceso de entrenamiento de los modelos acústicos y de lenguaje influye significativamente en la calidad del procesamiento de voz del reconocedor. A fin de obtener una mejor respuesta del sistema de Reconocimiento Automático del Habla es importante usar un diccionario largo para la etapa de entrenamiento y un diccionario corto con las palabras de comando para la implementación del sistema. Teniendo en cuenta que en las pruebas de reconocimiento se obtuvo una tasa de éxito mayor al 80 % es posible usar los modelos creados en el desarrollo de un sistema de Reconocimiento Automático del Habla para una aplicación orientada a la asistencia de personas con discapacidad visual o incapacidad de movimiento Context: Automatic speech recognition requires the development of language and acoustic models for different existing dialects. The purpose of this research is the training of an acoustic model, a statistical language model and a grammar language model for the Spanish language, specifically for the dialect of the city of San Jose de Cucuta, Colombia, that can be used in a command control system. Existing models for the Spanish language have problems in the recognition of the fundamental frequency and the spectral content, the accent, pronunciation, tone or simply the language model for Cucuta’s dialect. Method: In this project, we used Raspberry Pi B+ embedded system with Raspbian operating system which is a Linux distribution and two open source software, namely CMU-Cambridge Statistical Language Modeling Toolkit from the University of Cambridge and CMU Sphinx from Carnegie Mellon University; these software are based on Hidden Markov Models for the calculation of voice parameters. Besides, we used 1913 recorded audios with the voice of people from San Jose de Cucuta and Norte de Santander department. These audios were used for training and testing the automatic speech recognition system. Results: We obtained a language model that consists of two files, one is the statistical language model (.lm), and the other is the jsgf grammar model (.jsgf). Regarding the acoustic component, two models were trained, one of them with an improved version which had a 100% accuracy rate in the training results and 83 % accuracy rate in the audio tests for command recognition. Finally, we elaborated a manual for the creation of acoustic and language models with CMU Sphinx software. Conclusions: The number of participants in the training process of the language and acoustic models has a significant influence on the quality of the voice processing of the recognizer. The use of a large dictionary for the training process and a short dictionary with the command words for the implementation is important to get a better response of the automatic speech recognition system. Considering the accuracy rate above 80 % in the voice recognition tests, the proposed models are suitable for applications oriented to the assistance of visual or motion impairment people.