Состояние свиней на ферме можно автоматически отследить по звукам, которые они издают. К такому выводу пришла команда биологов, изучив почти 7500 сигналов, произведенных примерно 400 свиньями разного пола и возраста. Наиболее точные результаты дает использование алгоритма, который анализирует спектрограммы звуковых сигналов. Он с точностью в 91,5 процента определяет эмоциональную окраску звуков, издаваемых свиньями, а поведенческий контекст — в 81,5 процента случаев. Результаты исследования опубликованы в статье для журнала Scientific Reports.

Владельцам домашних питомцев, фермерам и сотрудникам животноводческих комплексов не всегда просто понять, что их подопечные испытывают боль или стресс. Это осложняет создание комфортных условий для животных. Ученые прилагают много усилий, чтобы решить данную проблему. Например, зоологи из Монреальского университета разработали шкалу, которая позволяет по выражению морды кошки определить, чувствует ли она боль. В прошлом году на ее основе было создано мобильное приложение. А британские ученые создали автоматическую систему, распознающую тревожные писки цыплят.

Команда исследователей под руководством Элоди Брифер (Elodie F. Briefer) из Швейцарской высшей технической школы Цюриха решила выяснить, можно ли отслеживать состояние домашних свиней с помощью автоматического анализа звуков, которые те издают. Впервые система, основанная на этих принципах, была разработана еще в 2004 году, однако она учитывала лишь сигналы, свидетельствующие о стрессе, например, высокочастотный визг. Между тем, звуковой репертуар свиней намного разнообразнее: он включает несколько видов высокочастотных и низкочастотных звуков.

Брифер и ее коллеги изучили записи 7414 звуковых сигналов, которые были изданы 411 разными свиньями в 19 различных ситуациях. Выборка охватывала животных обоего пола и всех возрастов, от рождения до убоя. Исследователи выбрали для анализа пять характеристик сигналов: частоту, продолжительность, уровень амплитудной модуляции, а также значения спектрального центроида и спектральной однородности.

Оказалось, что этих параметров достаточно, чтобы с помощью дискриминантного анализа классифицировать звуковые сигналы свиней в зависимости от их эмоциональной окраски и поведенческого контекста. Иными словами, по одному визгу свиньи можно сказать, испытывает ли она отрицательные или положительные эмоции и в какой ситуации. Например, животное, которое испытывает приятные эмоции, издает более короткие сигналы, в которых реже меняется амплитуда (что согласуется с предыдущими исследованиями звуковой коммуникации у домашних свиней и диких кабанов). Точность такого подхода для одного сигнала составила 61,7 процента. Если же использовать серию из десяти последовательных звуков, точность оценки повышается до ста процентов.

Еще более точные результаты дало использование алгоритма, который анализирует спектрограммы сигналов, издаваемых свиньями. Он верно определяет эмоциональную окраску звуков в 91,5 процента случаев, а поведенческий контекст — в 81,5 процента случаев. Поскольку для работы алгоритма необходима лишь аудиозапись сигнала, на его основе можно создать полностью автоматизированную систему, отслеживающую благополучие свиней по их голосам.

Сергей Коленов