La frecuencia respiratoria (FR), un importante indicador de deterioro, ha sido ampliamente descuidada en los hospitales debido a la necesidad de procedimientos invasivos y la necesidad de enfermeras capacitadas para medirla. Por otro lado, señales biomédicas como la seismocardiografía (SCG), que mide las vibraciones del corazón transmitidas a la pared torácica, pueden utilizarse como una técnica no invasiva para estimar la FR. Esto hace que las señales de SCG sean una forma muy atractiva para estimar la FR. Así, este trabajo propone tres métodos novedosos para extraer la FR de las señales de SCG. El primer método se basa en extraer características dependientes de la respiración, como los componentes fundamentales del sonido cardíaco, S1 y S2, de la señal de SCG. El segundo método novedoso investiga por primera vez el uso de métodos basados en datos, como el método de descomposición modal empírica (EMD), para identificar el componente respiratorio de una señal de SCG. Finalmente, el tercer método avanzado se basa en fusionar la información de frecuencia de las señales respiratorias que resultan de los métodos propuestos anteriormente y otros métodos estándar. Los métodos desarrollados en este artículo se evalúan en grabaciones de adultos de la medición combinada de ECG, la base de datos de respiración y seismocardiogramas. Tanto los métodos de fusión como los basados en filtros EMD superaron a los métodos individuales, dando un error absoluto medio de 1.5 respiraciones por minuto, utilizando una ventana de datos de un minuto.