Con el reciente auge de las ciencias forenses en las últimas décadas se han estudiado diferentes aspectos en las grabaciones que puedan aportar indicios a las investigaciones judiciales tradicionalmente se ha centrado las investigaciones en el habla. En los recientes años ha recibido más atención el problema de reconocimiento de ambiente (environmental sound recognition ESR) ya que es de vital importancia porque puede ayudar en la investigación por medio de la recreación de los hechos. En esta tesis se presenta una algoritmo para caracterizar señales de ruidos ambientales, empleando diferentes parámetros tales como centroide, ancho de banda, duración espectral, seguimiento de clípeo, taza de cruces por cero, taza de cruces por cero alto y una modificación del “beat spectrum” el cual se estima en diferentes bandas de la frecuencia con una escala mel. Una vez caracterizadas las de audio, las características extraídas se insertan en el clasificador de Batchelor y Wilkins.