A Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) destaca que perdas não-técnicas estão relacionadas a entraves no processo de leitura de consumo. Para a redução dessas falhas, uma alternativa factível e de menor custo seria a leitura realizada pelo próprio consumidor, denominada de autoleitura. Este processo leva em consideração o uso de plataformas digitais, através das quais o consumidor registraria e enviaria as informações de consumo. Uma etapa importante desse processo é o reconhecimento automático de dígitos de medidores por meio da voz. Este trabalho, portanto, propõe um método para a realização dessa tarefa, que utiliza processamento de áudio e inteligência computacional. Para a extração de características de áudio, utiliza-se Mel-frequency Cepstral Coefficients (MFCC) e MelSpectrogram de forma combinada. O método apresenta Recall de 94,74%; Precision de 94,91%; F1 score de 94,72% e 0,9419 de índice Kappa utilizando-se o classificador Support Vector Machine (SVM).