两年前，乔治亚理工学院（GTRI）的工程师和乔治亚大学的研究人员开始研究从鸡自身上寻找答案。坊间证据和康涅狄格大学之前的研究表明，这是可能的。因此，为了帮助家禽业评估生长鸡舍条件从而判断鸡群的健康及性能，该小组建立了一个实验监控系统

生长监控系统收集并分析鸡的发声来确定是否鸡因为环境条件、疾病或其他应激而表现异常。

“动物的福利状况颇受家禽业关注。当前，没有定量技术来测量密闭环境下饲养的动物的福利状况。我们的研究目标是确定可提取的发声特征，用做动物福利测量指标，” GTRI 食品加工技术部门副处长及项目负责人Wayne Daley 博士解释。

研究人员通过分离感兴趣的鸡的叫声开始研究。然后他们选择有助于辨认声音的特征将这些声音从背景噪声中区别开来。这些特征可以是不同频率的音频声音。例如，鸡的叫声、打喷嚏的声音和咳嗽声是由不同频率或声调组成，所以这些就是可以用来识别鸡群的声音特征。因此，喷嚏的频率会较高，而咳嗽的频率则较低。

接下来，研究人员利用机器学习技术来评估具有相应算法的重要特征以识别发声。机器学习系统能够通过处理特定鸡只的不同例子以及不是鸡发声的例子来将鸡的发声从背景声音中分离出来。

预期的结果是，能发现代表发声的独特的“鸣管印记”（鸣管是鸡的音箱或人的咽喉）特征并识别与这些特征匹配的发声算法。

该小组接着利用这些特征和算法自动辨别因鸡舍环境条件而遭受应激的鸡的发声。

最近在乔治亚大学家禽试验农场以及家禽疾病诊断及研究中心进行的研究支持该方法的使用。该小组研究了环境效应如生长鸡舍的温度、氨气水平以及拥挤度。

结果表明从鸡的发声中提取的特征与较高的环境温度以及氨水平相关。但是，与拥挤没有相关性。在PDRC进行的试验探讨了两种肉鸡疾病--传染性支气管炎和喉气管炎（LT）--的作用效果。在这两个实验中，识别出与这两种疾病进展相关的发声算法。

研究人员现在正在努力复制这些结果以及进行商业环境的适用性研究。他们也在寻找其他感兴趣的与动物和生长鸡舍条件相关的特征。

“我们的最终目标是开发能提取出更定量化测量动物福利的特征以便更有效地管理鸡群。例如，我们能在生长周期的早期发现疾病，这样管理人员就可以有更多的选择来保持鸡群健康。”Daley博士说。

该小组希望为该研究结果未来的商业应用定义一条路径。

2014年2月

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