[pt] As tarefas de segmentação e classificação automáticas de áudio vêm se tornando cada vez mais importantes com o crescimento da produção e armazenamento de mídia digital. Este trabalho se baseia em características do padrão MPEG, que é considerado o padrão para acervos digitais, para gerir algoritmos de grande eficiência para realizar essas arefas. Ao passo que há muitos estudos trabalhando a partir do vídeo, o áudio ainda é pouco utilizado de forma eficiente para auxiliar nessas tarefas. Os algoritmos sugeridos partem da leitura apenas dos fatores de escala presentes no Layer 2 do áudio MPEG para ambas as tarefas. Com isso, é necessária a leitura da menor quantidade possível de informações, o que diminui significativamente o volume de dados manipulado durante a análise e torna seu desempenho excelente em termos de tempo de processamento. O algoritmo proposto para a classificação divide o áudio em quatro possíveis tipos: silêncio, fala, música e aplausos. Já o algoritmo de segmentação encontra as mudanças ignificativas de áudio, que são indícios de segmentos e mudanças de cena. Foram realizados testes com diferentes tipos de vídeos, e ambos os algoritmos mostraram bons resultados. / [en] With the growth of production and storing of digital media, audio segmentation and classification are becoming increasingly important. This work is based on characteristics of the MPEG standard, considered to be the standard for digital media storage and retrieval, to propose efficient algorithms to perform these tasks. While there are many studies based on video analysis, the audio information is still not widely used in an efficient way. The suggested algorithms for both tasks are based only on the scale factors present on layer 2 MPEG audio. That allows them to read the smallest amount of information possible, significantly diminishing the amount of data manipulated during the analysis and making their performance excellent in terms of processing time. The algorithm proposed for audio classification divides audio in four possible types: silent, speech, music and applause. The segmentation algorithm finds significant changes on the audio signal that represent clues of audio segments and scene changes. Tests were made with a wide range of types of video, and both algorithms show good results.