Vocalization data mining for estimating swine stress conditions

Este trabalho teve o objetivo de identificar diferencas no padrao de vocalizacao em funcao do sexo dos animais e diferentes situacoes de estresse. Foram utilizados 150 animais machos castrados e 150 femeas (linhagem Dalland®), com 100 dias de idade. Os suinos foram submetidos a diferentes situacoes de estresse: sede (animais sem acesso a agua), fome (suinos sem acesso ao alimento), estresse termico (ITU superior a 74) e BEA (animais com alimento e agua, com ITU abaixo de 70). Foram registrados os sinais acusticos a cada 30 minutos, totalizando seis coletas para cada situacao de estresse. Posteriormente, os audios foram analisados pelo software Praat® 5.1.19, gerando um espectro sonoro. Para a determinacao das condicoes de estresse, os dados foram processados no programa computacional WEKA® 3.5, utilizando o algoritmo de arvore de decisao C4.5, conhecido como J48 no ambiente do programa computacional WEKA®, considerando validacao cruzada com amostras de 10% (10-fold cross-validation). De acordo com a Arvore de Decisao, o atributo acustico mais importante para a classificacao das condicoes de estresse foi a Intensidade do som (no raiz). Nao foi possivel identificar o sexo dos animais pelo registro vocal, utilizando os atributos testados. Foi gerada uma arvore de decisao para reconhecimento de situacao de fome, sede e estresse termico em suinos, a partir de registros da intensidade do som, da frequencia de Pitch e da Formante 1.

[1]  Gerald Reiner,et al.  Pain and discomfort in male piglets during surgical castration with and without local anaesthesia as determined by vocalisation and defence behaviour , 2009 .

[2]  D. Blumstein,et al.  The potential to encode sex, age, and individual identity in the alarm calls of three species of Marmotinae , 2011, Naturwissenschaften.

[3]  T. Grandin.  The feasibility of using vocalization scoring as an indicator of poor welfare during cattle slaughter , 1998 .

[4]  R. Baptista,et al.  Indicadores do bem-estar em suínos , 2011 .

[5]  T. Balsby,et al.  Vocal similarity and familiarity determine response to potential flockmates in orange-fronted conures (Psittacidae) , 2011, Animal Behaviour.

[6]  I. A. Nääs,et al.  Efficiency of distinct data mining algorithms for classifying stress level in piglets from their vocalization , 2012 .

[7]  Yamilia B. Tolon,et al.  Uso de redes neurais artificiais na identificação de vocalização de suínos , 2008 .

[8]  M. Špinka.  Social dimension of emotions and its implication for animal welfare , 2012 .

[9]  C. ten Cate,et al.  Females alter their song when challenged in a sex-role reversed bird species , 2009, Behavioral Ecology and Sociobiology.

[10]  I. A. Nääs,et al.  BEHAVIOR , PERFORMANCE AND PHYSIOLOGICAL PARAMETERS OF PIGS REARED IN DEEP BEDDING , 2012 .

[11]  G. Manteuffel,et al.  Differential vocal responses to physical and mental stressors in domestic pigs (Sus scrofa) , 2008 .

[12]  E. Borell,et al.  Analysis of pain-related vocalization in young pigs , 2003 .

[13]  Irenilza de Alencar Nääs,et al.  Avaliação do nível de ruído em instalações para suínos , 2007 .

[14]  W. L. Roller,et al.  Response of Swine to Acute Heat Exposure , 1969 .

[15]  D. Todt,et al.  Vocal Quality is Correlated with Levels of Stress Hormones in Domestic Pigs , 2010 .