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L'espressione vocale delle emozioni è stata osservata in tutte le specie e potrebbe fornire un mezzo non invasivo e affidabile per valutare lo status di benessere degli animali.
Abbiamo studiato se gli indicatori vocali 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 dello stato di benessere 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 da 411 suini). I nostri risultati hanno rivelato che la valenza attribuita ai contesti di produzione (positivo contro 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): 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): 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.
Briefer, E.F., Sypherd, C.C.R., Linhart, P. et al. Classification of pig calls produced from birth to slaughter according to their emotional valence and context of production. Sci Rep 12, 3409 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-07174-8
