Ученые изучают здоровье птиц с помощью аудиосигналов
Раннее предупреждение и диагностика инфекционных заболеваний среди домашней птицы имеют решающее значение для улучшения благополучия животных и минимизации потерь. Поэтому ученые провели исследование, направленное на составление набора данных о здоровых и нездоровых цыплятах на основе звуков.
Отдельные физиологические, физические и поведенческие симптомы у домашней птицы, такие как повышение температуры тела вследствие лихорадки, аномальный голос из-за респираторных заболеваний и аномальное поведение из-за патогенных инфекций, часто отражают состояние здоровья животного. Когда у птиц возникают проблемы с дыханием, они издают странные звуки, такие как кашель и храп.
Ученые из Колледжа компьютерных и коммуникационных исследований Университета Боуэна, Нигерия, провели исследование, целью которого было собрать набор данных о здоровых и нездоровых цыплятах.
В общей сложности 100-дневные птицы были разделены на 2 группы на исследовательской птицеферме Университета Боуэна. Первая группа птиц получала лечение от респираторных заболеваний, а вторая – нет. После этого птиц отделили и поместили в клетки в контролируемой среде.
Чтобы исключить посторонние звуки и фоновый шум, которые могли бы повлиять на анализ, микрофоны были установлены на разумном расстоянии от птиц. Данные были собраны с использованием 24-битных выборок на частоте 96 кГц.
В течение 65 дней 3 раза в день (утром, днем и вечером) собирались аудиоданные. Еду и воду предоставляли постоянно, но через 30 дней у группы, не получавшей лечения, начались проблемы с дыханием. Информация также была отмечена как нездоровая. Аудиосигналы цыплят были записаны, сохранены в формате MA4, а затем преобразованы в формат WAV.
Создание набора данных призвано помочь в разработке интеллектуальных технологий, способных раннее обнаружение и мониторинг состояния птиц на птицефабриках непрерывным, неинвазивным и автоматизированным способом.
Исследовательская статья « Улучшение управления здоровьем птицы посредством анализа набора данных сигналов вокализации на основе машинного обучения » была опубликована на Science Direct .
Источник: www.poultryworld.net
