Projekte in den Förderprogrammen des BMEL, betreut durch den Projektträger BLE (PT BLE)
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| Titel: | Entwicklung eines Werkzeugs zur automatischen Echtzeit-Ermittlung von Emotionen und Wohlbefinden in den Lautäußerungen von Mastschweinen (SOUNDWEL) |
|---|---|
| Titel (englisch): | This project aims at developing and validating a tool for farmers to evaluate welfare states of pigs by measuring vocal indicators of positive and negative emotions. |
| Akronym: | SOUNDWEL |
| Beschreibung (dt.): | 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. |
| Beschreibung (engl.): | Recently, the importance of the impact of mental health on animal welfare has become evident, and animal welfare is now assessed through both physical and mental health. However, tools to scientifically and easily measure the affective lives of animals are still lacking. One promising tool to assess animal emotions is through vocalisations. Our project proposes to develop a robust system for identifying emotions in fattening pigs (from birth to slaughter), using vocalisations, which could be used to obtain welfare outcome indicators on-farm. This will be done by gathering European groups experts on vocal indicators of mental states in pigs (FR, DE, CH, NO, CZ). The project includes three main tasks. The first task aims at identifying vocal indicators of emotions in pigs. This will be done with a meta-analysis on existing and new data recorded within the project. Indeed, the groups already own a large number of audio data recorded in situations associated with different emotions, ranging from stressful husbandry procedures (e.g. castration and handling) to positive situations (e.g. social reunion and post-nursing interactions). Because the recordings vary in terms of pig breed, sex, age and recording technics, we will also carry out more recordings in standardised conditions, in order to obtain a baseline for the recognition system, and in missing situations (positive states and slaughter). The second task aims at developing a recognition tool able to identify emotions using vocalisations. It will consist in testing different classification methods/models, in order to choose the more appropriate to develop a system that could reliably identify pig emotions. Then, the recognition software will be built. The third and last task will consist in testing and validating the system. To this aim, the teams will test it in various situations at their own research stations and on-farm (from birth to slaughter). |
| Laufzeit: | Beginn: 01.06.2016 / Ende: 31.05.2020 |
| Ausf. Einrichtung: | Forschungsinstitut für Nutztierbiologie (FBN), Dummerstorf |
| Themenfelder: | Tierschutz, Tierwohl, animal welfare |
| Förderprogramme: | EU-Forschung |
| Schlagworte: | Tierhaltung, animal husbandry, Wissenstransfer / Vernetzung, knowledge transfer, networking, Haltungsverfahren/Haltungstechnik, husbandry techniques, Precision livestock farming, Schweine, pigs, Indikatoren, indicators |
| Stichpunkte: | ANIHWA (3. Call) |
| Förderkennzeichen: | 2815ERA04D |
| Dokument zum Download: | 2815ERA04D_Abschlussbericht SOUNDWEL.pdf (636,9 KB) 2815ERA04D_Kurzfassungen (de/en) SOUNDWEL.pdf (182,3 KB) 2815ERA04D_Steckbrief SOUNDWEL.pdf (255,6 KB) |
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