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Werkzeug zur automatisierten Detektion von Emotionsindikatoren bei Mastschweinen

Projekt

Produktionsverfahren

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Produktionsverfahren


Förderkennzeichen: 2815ERA04D
Laufzeit: 01.06.2016 - 31.05.2019
Fördersumme: 130.794 Euro
Forschungszweck: Angewandte Forschung

Emotionen spielen eine zentrale Rolle in den aktuellen Definitionen von Wohlbefinden (Animal Welfare). Diese in der Praxis zuverlässig zu erkennen, ist daher von besonderem Interesse. Einen vielversprechenden Ansatz stellt die Lautanalyse dar. Unser Projekt widmet sich deshalb der Entwicklung eines robusten Systems zur Erfassung von Indikatoren für Emotionen in der Vokalisation von Mastschweinen. Es umfasst drei Arbeitspakete (AP). Zunächst (AP 1) sollen Indikatoren für positive und negative Emotionen identifiziert werden. In AP 2 soll eine Software entwickelt werden, die die in AP 1 identifizierten Indikatoren automatisch erkennt. Diese wird in AP 3 im Praxiseinsatz getestet und validiert. Im ersten AP werden die bei den Projektpartnern bereits vorhandenen Lautaufnahmen von Mastschweinen in definierten Kontexten (die jeweilige Situation und deren emotionaler Bedeutung, sowie Informationen über Alter, Rasse, Geschlecht der Tiere) in einer Datenbank zusammengeführt, und durch Aufnahmen in positiven Kontexten sowie im Rahmen des Schlachtprozesses, die bisher nicht vorliegen, ergänzt. Die Laute werden unter Verwendung kommerzieller Bioakustik-Software (Praat, AviSoft) sowie am FBN entwickelter Software (LPC- und Oktavanalyse) parametrisiert, und Indikatoren für die unterschiedlichen emotionalen Kontexte identifiziert. In AP 2 wird eine Software entwickelt, die mit Hilfe künstlicher neuronaler Netzwerke diese Indikatoren nutzt, um neu aufgenommene Laute einem emotionalen Kontext zuordnen zu können (analog zu STREMODO, einer am FBN entwickelten Software zur automatisierten Erkennung von Stresslauten des Schweins). Dabei werden die in AP 1 verwendeten Parameter und Analyseverfahren verglichen, und das effizienteste Verfahren identifiziert, das bei praxistauglichem Rechenaufwand die besten Klassifikationsergebnisse erzielt. Im dritten Arbeitspaket wird diese Software in den experimentellen Anlagen der Projektpartner sowie in Praxisbetrieben getestet und validiert.

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