cardiag es un pipeline de audio y aprendizaje automático de extremo a extremo, publicado como proyecto de código abierto, que aspira a identificar averías de un vehículo a partir de una grabación de audio. La herramienta obtiene clips de sonidos de fallos en YouTube y TikTok, limpia el audio separando la señal mecánica de voz, música y ruido, y codifica cada fragmento con un modelo CLAP congelado. Sobre esas representaciones entrena pequeñas cabezas lineales que clasifican el problema y, cuando el sonido no permite decidir, responden "incierto" en lugar de adivinar.
El sistema se ofrece como interfaz de línea de comandos y como aplicación web. Con audio de teléfono sin procesar alcanza un AUROC de 0,79 al distinguir entre sonido normal y defectuoso, sitúa la zona correcta del coche entre las tres más probables en torno al 75 % de las veces y acierta la pieza averiada en el top 3 entre el 45 % y el 65 %. Sobre grabaciones de motor limpias, el mismo método llega a 0,93 AUROC.
Más que un diagnóstico definitivo, cardiag se presenta como una ayuda de triaje calibrada: indica si algo suena mal, aproximadamente dónde se origina y un ranking de piezas sospechosas. Los autores subrayan que no es una herramienta de seguridad crítica y aconsejan cargar únicamente modelos de fuentes fiables.