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La evaluación de los sonidos pulmonares (LS) y los sonidos cardíacos (HS) y la documentación de sus características forman parte de los procedimientos rutinarios de diagnóstico cardiopulmonar. Los componentes acústicos peculiares asociados con las fases inspiratoria, espiratoria, S1 y S2 de la función cardiopulmonar, como por ejemplo las sibilancias asmáticas, sirven como indicadores de diagnóstico útiles. Complementar la auscultación tradicional con la detección automática y la categorización de las señales características proporciona oportunidades de monitoreo mejorado a largo plazo que es indispensable en la EPOC u otras anomalías de origen cardíaco. Además, debido a la edad u otras limitaciones sensoriales de un profesional de la salud, la detección automática de eventos de LS-HS podría mejorar significativamente estos aspectos del diagnóstico médico. En particular, el método novedoso propuesto se basa en los elementos de Detección de Actividad de Voz (VAD), asociados con componentes de frecuencia LS-HS similares, y la utilización de Modelos Mezclados Gaussianos (GMM). La detección automática con GMM está acompañada por los Coeficientes Cepstrales de Frecuencia de Mel (MFCC) y la transformada de Hilbert. Esta técnica permite detectar y clasificar eventos peculiares de LS y HS, y obtener tasas de clasificación más altas en comparación con otras formas de VAD. La eficiencia de clasificación obtenida con Modelos Ocultos de Markov (HMM) fue del 95% para LS y del 92% para HS, documentando su viabilidad clínica.Abstract. The lung and heart sounds (LS, HS) assessment and characteristics documentation are part in common procedures to cardiopulmonary diagnostic. Peculiar acoustic components associated to inspiratory and expiratory phases, S1 and S2 of cardiopulmonary function, as in sibilance are useful indicators in diagnostics for asthma. To complete traditional auscultation with automatic detection and categorization signals, give better opportunity of monitoring to long term, even this is indispensable for Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) and other anomalies of cardiac origin. Moreover, due to sensorial limitations and age of health professionals, automatic detection could significantly 43