Las termitas son las plagas más destructivas y sus ataques impactan significativamente la calidad de los edificios de madera. Debido a su comportamiento críptico, rara vez es evidente a partir de la observación visual que hay una infestación de termitas activa y que se está produciendo daño en la madera. Basándonos en el fenómeno de las señales acústicas generadas por las termitas al atacar la madera, propusimos un marco práctico para detectar termitas de manera no destructiva, es decir, utilizando la extracción de señales acústicas. Este método tiene la ventaja de mantener la calidad de los productos de madera y prevenir ataques mayores de termitas. En este trabajo, insertamos 220 termitas subterráneas en una madera de pino para la actividad de alimentación y monitoreamos su señal acústica. Las dos características acústicas (es decir, energía y entropía) derivadas del dominio del tiempo se utilizaron para el análisis de este estudio. Además, se empleó el algoritmo de máquina de soporte vectorial (SVM) con diferentes funciones de núcleo (es decir, lineal, función de base radial, sigmoide y polinómica) para reconocer la señal acústica de las termitas. Además, se adoptó el área bajo la curva de características operativas del receptor (AUC) para analizar y mejorar los resultados de rendimiento. Según el análisis numérico, el SVM con función de núcleo polinómica logra la mejor precisión de clasificación de 0.9188.