La ocurrencia de incendios forestales a menudo resulta en víctimas significativas. Dado que los incendios forestales son conocidos por su alta velocidad de propagación, la capacidad de identificar un incendio forestal en su etapa inicial es esencial para obtener rápidamente el control del fuego y reducir la pérdida de propiedades y prevenir la pérdida de vidas. Este trabajo presenta un sistema de detección de incendios forestales basado en aprendizaje automático que puede ser desplegado en sistemas integrados en ubicaciones remotas. El sistema propuesto consta de tres pasos principales: preprocesamiento de audio, ingeniería de características y clasificación. Los experimentos muestran que el sistema propuesto es capaz de detectar incendios forestales de manera efectiva con alta precisión y puede detectar el sonido de un incendio forestal sobre el paisaje sonoro de fondo del bosque. Cuando se despliega en un Raspberry Pi 4, el sistema propuesto tarda 66 milisegundos en procesar un clip de sonido de 1 s. Hasta donde sabe el autor, esta es la primera implementación de detección de incendios forestales basada en audio en computación de borde.