Este estudio presenta un algoritmo para cuantificar la velocidad del viento oceánico e identificar fuentes de sonido en el paisaje sonoro submarino local. Utilizando métricas de baja complejidad como la curtosis espectral de un minuto y los niveles de densidad espectral de potencia, el algoritmo categoriza diferentes paisajes sonoros y estima la velocidad del viento. Detecta lluvia, embarcaciones, ballenas de aleta y azules, así como clics y silbidos de delfines. Posicionado como una herramienta fundamental para implementar la Variable Oceánica Esencial del Sonido Oceánico (EOV), contribuye a comprender las tendencias a largo plazo en el cambio climático para la salud sostenible del océano y predecir amenazas a través de pronósticos. El algoritmo de clasificación de paisajes sonoros propuesto, validado utilizando grabaciones acústicas extensas (>=32 kHz) recolectadas a diversas profundidades y latitudes, demuestra un alto rendimiento, logrando una precisión promedio y un recall promedio a través de la optimización de parámetros mediante un algoritmo genético. Aquí, la velocidad del viento se determina utilizando una función cúbica con densidad espectral de potencia (PSD) a 6 kHz y el método MASLUW, mostrando un fuerte acuerdo con los datos satelitales por debajo de 15 m/s. Diseñado para ser compatible con electrónica de bajo consumo, el algoritmo puede aplicarse tanto a conjuntos de datos archivados como a flujos de datos en tiempo real. Proporciona una métrica sencilla para el monitoreo oceánico y la identificación de fuentes de sonido.