Животноводство → Датские биологи: фермеры смогут узнать настроение свиней по голосу
Учёным удалось визуализировать, как нейронная сеть может воспринимать вокализации, и, следовательно, создавать карты наблюдаемого словарного запаса.
Алгоритм нейросети, с помощью которого можно определить настроение свиней по их хрюканью и крикам, разработали датские биологи. Статья опубликована в журнале Nature весной 2022 года и находится в открытом доступе (на английском языке).
Учёные из университета Копенгагена проанализировали записи низкочастотных (LF) и высокочастотных (HF) криков, издаваемых свиньями на фермах от рождения до убоя (7414 криков от 411 свиней). Исследование подтвердило, что у хрюшек есть вокализации позитивного и негативного характера. В будущем исследование даст возможность разработать автоматизированную систему распознавания для мониторинга благополучия свиней на ферме.
Это не первое исследование на тему, какие вокализации есть у животных в различных эмоциональных контекстах. Кроме того, на западе есть разработки, которые умеют распознавать стресс у коров и свиней. Так, определённые высокочастотные звуки могут быть первыми индикаторами ухудшения самочувствия.
Однако остаётся проблема: как создать инструмент, который сможет более точно считать эмоциональное состояние животного. Распознавание настроения животного по голосу осложняется тем, что оно резко находится в среде, где нет сторонних шумов, например, звуков сородичей или жужжания вентиляции.
Это исследование опиралось на предыдущие результаты, которые показали, что высокочастотные крики (крики, визги) распространены в негативных контекстах, в то время как низкочастотные крики (ворчание) преобладают в нейтральных и позитивных ситуациях.
Тем не менее домашние свиньи “говорят” по-разному: их крики имеют разную продолжительность, интенсивность. Это можно использовать в качестве дополнительной оценки эмоций животного и контекста.
Использование свёрточной нейронной сети и спектограмм, созданных на основе вокализаций показало, что метод эффективен в 91,5% случаях для классификации криков по валентности и в 81,5% - по контексту.
Учёным удалось визуализировать, как нейронная сеть может воспринимать вокализации, и, следовательно, создавать карты наблюдаемого словарного запаса.
На инфографике треугольники обозначают вокализации отрицательной валентности, а кружки — положительные.
Окрестности, в которых наблюдается интенсивное смешение, указывают на размытую границу между положительными и отрицательными вызовами. В кластерах, где подавляющее большинство точек имеют одну интонацию, наличие нескольких неправильных точек демонстрирует посторонние вокализации в наборе данных, которые могут быть криками, для которых неверно предполагалась интонация.
Результаты исследования показали, что акустическая структура низкочастотных и высокочастотных звуков варьируется в зависимости от эмоциональной валентности (отрицательная или положительная) и контекста вокального производства (19 контекстов).
Два акустических параметра, продолжительность (Dur) и скорость амплитудной модуляции (AmpModRate), уменьшились с отрицательной до положительной валентности для обоих типов криков. Это говорит о том, что положительные сигналы, будь то НЧ или ВЧ, короче и содержат меньше амплитудных модуляций, чем отрицательные сигналы.
Наблюдение, что более короткие вокализации связаны с положительными эмоциями, подтверждает предыдущие исследования, изучающие визги домашних свиней, а также диких кабанов. Это, по-видимому, является общим паттерном среди видов, которые были предметом изучения влияния валентности на вокализации.
Следует отметить, что продолжительность (Dur) имеет тенденцию увеличиваться при эмоциональном возбуждении у некоторых видов свиней, но часто также демонстрирует противоположное значение.
Исследование можно продолжить, констатируют учёные. Однако для этого потребуется система, включающая автоматическое обнаружение криков свиней, от начала и до окончания проявления эмоций, в шумной сельскохозяйственной среде.