A medida que los motores tienden hacia la miniaturización, el diseño ligero y una mayor densidad de potencia, los problemas de ruido se han vuelto cada vez más prominentes, lo que requiere una predicción precisa del ruido radiado para un control efectivo del ruido. Este estudio desarrolla un modelo de aprendizaje automático basado en datos de pruebas de vibración en superficie, que mejora la eficiencia de la predicción del ruido del motor y tiene el potencial de servir como una alternativa a los métodos tradicionales de prueba de ruido de motor de alto costo. Se realizaron experimentos en un motor diésel de cuatro cilindros y cuatro tiempos, recopilando datos de vibración en superficie y ruido radiado en condiciones de carga completa (1600-3000 r/min). Se desarrollaron cinco modelos de predicción utilizando regresión de vectores de soporte (SVR, incluyendo núcleos lineales, polinómicos y de función de base radial), regresión de bosque aleatorio y perceptrón multicapa, adecuados para entornos no anecoicos. Los modelos se entrenaron con datos de vibración en el dominio del tiempo y en el dominio de la frecuencia, evaluando el rendimiento utilizando el error absoluto máximo, el error absoluto medio y el error absoluto mediano. Los resultados muestran que el SVR con núcleo polinómico tiene el mejor rendimiento en la modelización del dominio del tiempo, con un error relativo medio del 0.10 y una precisión de predicción de hasta el 90%, que es un 16% más alta que la del MLP; el modelo no requiere transformada de Fourier ni análisis de componentes principales, y la sobrecarga computacional es baja, pero necesita recopilar datos de múltiples puntos de medición. El SVR con núcleo lineal funciona mejor en la modelización del dominio de la frecuencia, con un error relativo medio del 0.18 y una precisión de predicción de aproximadamente el 82%, que es adecuado para escenarios de medición de un solo punto con requisitos de precisión moderados. El análisis de los puntos de medición indica un rendimiento óptimo utilizando datos de la parte superior del motor entre los cilindros 3 y 4. Este enfoque reduce la dependencia de instalaciones anecoicas costosas, proporcionando un valor práctico para el control del ruido y la optimización del diseño.