Se presenta la metodologia basada en el analisis acustico de senales fonocardiograficas (FCG) par a detectar soplos cardiacos. En primer lugar se desarrolla un sistema de filtracion basado en la transformada wavelet para reducir las perturbaciones que usualmente se presentan en la etapa de adquisicion, ajustando la calidad del sonido de acuerdo a los requerimientos clinicos y validados por especialistas en semiologia. Se propone un algoritmo de segmentacion basado en la energia promedio normalizada de Shannon y la transformada wavelet. Sobre los segmentos se extraen caracteristicas derivadas del analisis acustico y espectral. La efectividad de las caracteristicas son evaluadas mediante un modelo en cascada de clasificador es del tipo maquina de sopor te vectorial para separar 3 clases: normal, soplo y otros. La base de registros FCG utilizada pertenece a la Universidad Nacional de Colombia I¾ de esta base de datos etiquetada se usar on 111 registros distribuidos asi: 37 registros con etiqueta normal, 24 registros con etiqueta de soplo y 50 con etiqueta de otras anormalidades. Se obtienen resultados de precision de clasificacion par a los casos en que se caracterizan las senales filtradas y cuando se toman las senales originales sin filtrar , encontrando que el proceso de filtracion incrementa considerablemente el acierto de clasificacion hasta un 96%