您可能不知道，奶牛每次打嗝、哞哞叫和咀嚼时都会分享信息，这些信息充分说明了它们的健康和福利。
通过弗吉尼亚理工大学农业与生命科学学院研究人员的工作 ，我们可能很快就会更多地了解奶牛“告诉”我们什么，并能够利用这些信息来改善它们的福祉。
动物科学学院动物数据科学研究人员兼助理教授 James Chen 正在利用农业部国家食品和农业研究所提供的 65 万美元拨款开发一种声学、数据驱动的工具，以帮助提高动物福利并降低动物福利。精准畜牧业的甲烷排放。
“发声是奶牛表达情感的主要方式，现在是时候听听它们告诉我们什么了，”陈说。
陈说，由于声音数据可以从奶牛身上单独、连续地收集，因此它比视频或其他观察方法更好地监测奶牛的情绪和健康状况，甚至包括呼吸的细微变化。
“动物福利的评估已成为社会的中心讨论，并且是一个有争议的问题，仅仅是因为缺乏客观工具会导致有偏见的解释，”他说。“通过将音频数据与生物和视觉线索相匹配，我们可以更客观地分析他们的行为。”
使用人工智能解读moos
陈和他的合作研究员、 弗吉尼亚合作推广 乳制品科学家兼副教授 贡萨洛·费雷拉 (Gonzalo Ferreira ) 计划从牧场上的奶牛、小牛和肉牛身上收集音频数据。然后，他们将使用机器学习来分析和编录数千个声学数据点，并解释奶牛的声音，例如哞哞叫、咀嚼和打嗝，以寻找压力或疾病的迹象。
“让我们想象一下一个婴儿在飞机上或教堂里哭泣，”费雷拉说。“作为一名父亲，我知道婴儿哭泣是因为饥饿还是需要关注。我们的研究问题是：我们可以使用音频数据来解释动物的需求吗?”
陈和费雷拉对识别奶牛如何表达痛苦的声音模式特别感兴趣。通过分析奶牛哞哞声和发声的频率、幅度和持续时间，并将声音数据与从奶牛身上采集的唾液皮质醇样本相关联，他们可以对奶牛是否正在承受压力、轻度压力或严重压力进行分类，并开始解码它们的“压力”。语言。”
作为该项目的一部分，陈正在构建一个计算管道，该管道集成了声学数据管理、预先训练的机器学习模型和动物声音的交互式可视化。生成的数据将在一个开源的、基于网络的应用程序中共享，供科学家、生产者和公众使用。陈说，他希望这些信息将有助于指导未来改善动物福利的方案。
“任何人都可以直接插入并使用我们的模型来运行自己的实验，”他说。“这使得人们能够将奶牛的声音转化为人类可以识别的可解释信息。”
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