Classificação dos sons dos porcos segundo a carga emocional e o contexto productivo

A expressão vocal das emoções tem sido observada em todas as espécies e pode fornecer um meio não invasivo e fiável de avaliar as emoções animais. Este estudo investigou se os indicadores vocais das emoções dos porcos revelados em estudos anteriores são válidos em todos os tipos de sons e situações, e se poderiam ser utilizados para desenvolver uma ferramenta automatizada de rastreio de emoções. Foi analisado um único grande conjunto de dados de sons de baixa frequência (LF) e alta frequência (HF) emitidos por suínos em numerosas fases de produção desde o nascimento até ao abate (7.414 sons de 411 suínos).

Os resultados revelaram que a valência emocional atribuída aos contextos de produção (positivo vs. negativo) afectou todos os parâmetros investigados tanto em LF como em HF. Do mesmo modo, a categoria do contexto afectou todos os parâmetros. Dois métodos automatizados diferentes foram testados para uma classificação sólida; uma rede neural revelou uma precisão de classificação muito mais elevada em comparação com uma análise de função discriminante permutada (pDFA), ambas para a valência (rede neural): 91,5%; média ponderada da análise pDFA em AF e BF (classificação cruzada): 61,7% com um nível de probabilidade de 50,5%) e para o contexto (rede neural: 81,5%; média ponderada da análise pDFA em AF e BF (classificação cruzada): 19,4% com um nível de probabilidade de 14,3%).

Estes resultados sugerem que pode ser desenvolvido um sistema de reconhecimento automático para monitorizar o bem-estar dos suínos na exploração.