Classificazione della voce dei suini dalla nascita alla macellazione secondo la loro valenza sensoriale nel contesto dell'allevamento suinicolo

L'espressione vocale delle sensazioni è stata osservata in tutte le specie e potrebbe fornire un mezzo non invasivo e affidabile per valutare lo stato sensoriale degli animali.

Abbiamo studiato se gli indicatori vocali delle emozioni dei suini rivelati in studi precedenti sono validi in tutti i tipi e contesti di chiamata e potrebbero essere potenzialmente utilizzati per sviluppare uno strumento di monitoraggio delle emozioni automatizzato.

Abbiamo eseguito un'analisi di un set di dati ampio e unico di chiamate a bassa (LF) e alta frequenza (HF) emesse dai suini in numerosi contesti commerciali dalla nascita alla macellazione (7414 "chiamate"-calls da 411 suini).

I nostri risultati hanno rivelato che la valenza attribuita ai contesti di produzione (positivo vs negativo) ha influenzato tutti i parametri studiati sia in LF che in HF. Allo stesso modo, la categoria del contesto ha influenzato tutti i parametri.

Abbiamo quindi testato due diversi metodi automatizzati per la classificazione delle "chiamate"; una rete neurale ha rivelato un'accuratezza di classificazione molto più elevata rispetto a un'analisi della funzione discriminante permutata (pDFA), sia per la valenza (rete neurale: 91,5%; analisi pDFA media ponderata tra LF e HF (classificata incrociata-cross-classified): 61,7% con un livello di probabilità al 50,5%) e contesto (rete neurale: 81,5%; analisi pDFA media ponderata tra LF e HF (classificazione incrociata-cross-classified): 19,4% con un livello di probabilità al 14,3%).

Questi risultati suggeriscono che è possibile sviluppare un sistema di riconoscimento automatizzato per monitorare il benessere dei suini negli allevamenti...