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La valoración de sonidos del pulmón (LS) y sonidos del corazón (HS), así como la documentación de sus características es de vital importancia en diagnóstico cardiopulmonar. Los componentes propios de las fases de inspiración, espiración, S1 y S2 de función cardiopulmonar, tales como sibilancias en asmáticos, son indicadores de diagnóstico útiles. Renovar la auscultación tradicional con detección automática y categorizar los eventos provee una oportunidad de mejorar el monitoreo a largo termino, lo cual es indispensable para prevenir enfermedades crónico obstructivas pulmonares (COPD) u otras anormalidades cardiacas. En particular, aquí se propone un método novedoso basado en elementos de detección de actividad de voz (VAD) y modelos mezclados gaussianos (GMM). Esto se robustece con la transformada de Gilbert permitiendo detectar y clasificar los eventos distintivos de LS y HS. Para valorar los métodos se aplican Modelos Ocultos de Markov (HMM) alcanzando un 95% para LS y un 92% para HS. Palabras clave-sonidos del pulmón, sonidos del corazón, eventos cardiopulmonares, detección de actividad de voz. [ABSTRACT FROM AUTHOR]