关于在传统农场中分类肥猪发音的框架,对于实际应用具有高度相关性
Thies J Nicolaisen1,2, Katharina E Bollmann3, Isabel Hennig-Pauka1
1Field Station for Epidemiology (Bakum), University of Veterinary Medicine Hannover, Foundation, Büscheler Straße 9, 49456 Bakum, Germany.
Animals : an open access journal from MDPI
|September 13, 2025
概括
研究人员分析了猪的发声,确定了数学参数,以区分家养猪 (Sus scrofa domesticus) 的积极和消极情绪状态. 这项研究有助于通过声学分析了解动物福利.
科学领域:
- 动物行为 动物行为
- 生物声学是一种生物声学.
- 数学信号分析 数学信号分析
背景情况:
- 了解家养猪 (Sus scrofa domesticus) 的声乐谱对于评估它们的福利至关重要.
- 之前的研究集中在对猪的发声进行分类,但客观的数学区分仍然具有挑战性.
研究的目的:
- 在传统的住房条件下分析家养猪的声乐谱.
- 为了确定数学参数是否可以区分与积极/中性与负面行为相关的发音.
- 探索猪发声中的听觉感知和数学信号特征之间的关系.
主要方法:
- 记录和分类肥猪的行为相关的发音.
- 应用数学分析,使用频率定数 (25%,50%,75%) 和基于时间的信号参数.
- 统计分析以评估基于价值的发音的区分能力.
主要成果:
- 积极/中性评估的发音占唱片的59.7%,是最常见的.
- 负面评估的发音占所有发音的37.8%.
- 数学参数证明了与负面和正面/中性行为相关的发音之间的区别,尽管有一些重叠.
结论:
- 客观的数学参数可以区分正值和负值的猪发声.
- 数学特征中的模两可,突显出需要更复杂的算法来准确检测.
- 这项研究为开发对猪负面发声的自动检测系统提供了基础,改善了动物福利监测.
