Tato práce se zabývá problematikou jazykových modelů v oblasti automatického přepisu mluvené řeči. V teoretické části jsou rozebrány současně používané metody pro pokročilé jazykové modelování založené na statistickém přístupu - modely založené na třídách, na faktorech a na neuronových sítích. Následně je popsána implementace jazykového modelu založeného na dvou neuronových sítích. V závěru práce jsou uvedeny výsledky dosažené na Pražském a Brněnském mluveném korpusu (cca 1 170 000 slov) - redukce perplexity o zhruba 20%. Výsledky dosažené při reskórování N-best listů ukazují zlepšení při rozpoznávání spontánní řeči o více než 1%. V závěru práce jsou uvedeny možnosti využití práce, její možná rozšíření a také jsou uvedeny hlavní nevýhody současně používaných přístupů pro statistické jazykové modelování.