Este artigo apresenta um trabalho em andamento que utiliza um modelo de aprendizado de máquina para detectar sons de vazamento de fluidos de freios a ar em vagões de carga do tipo gôndola. Vagões gôndola transportam carga seca e possuem sistema de freio pneumático, dependendo diretamente de seus componentes de ar comprimido para uma frenagem adequada. Durante a inspeção de vagões, os vazamentos de ar comprimido são identificados a partir do som, reconhecido pelo ouvido humano. O fator de inovação deste trabalho é utilizar aprendizado de máquina para identificar vazamentos de ar comprimido a partir do som gravado. Os dados de entrada para o modelo são sinais acústicos capturados no formato waveform, durante acompanhamento da inspeção de vagões. No modelo proposto, o sinal acústico é processado no domínio tempo-frequência, para obtenção do espectrograma da melodia. Após o pré-processamento, os dados de espectrograma servem de entrada para o classificador Random Forest. Os resultados iniciais demonstraram que o modelo apresenta boas perspectivas para classificar os sons de vazamento de ar, mas é necessário aumentar o conjunto de dados para melhor avaliação do desempenho da proposta.