Projekt


ERA - SOUNDWEL - Entwicklung eines Werkzeugs zur automatischen Echtzeit-Ermittlung von Emotionen und Wohlbefinden in den Lautäußerungen von Mastschweinen

Kontakt: Dr. Sandra Düpjan

Laufzeit: 2016-2019

Förderung: Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft, Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung

Zusammenfassung:
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 soll ein Werkzeug für Landwirte entwickelt und validiert werden, das unter Praxisbedingungen Indikatoren für Emotionen (positive wie negative) und damit das Wohlbefinden in den Lautäußerungen von Mastschweinen automatisiert und in Echtzeit detektiert. Das Projekt umfasst drei Arbeitspakete (AP). Zunächst (AP 1) sollen Indikatoren für positive und negative Emotionen identifiziert werden. Dazu 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 soll eine Software entwickelt werden, die die in AP 1 identifizierten Indikatoren automatisch erkennt. Mit Hilfe künstlicher neuronaler Netzwerke werden diese Indikatoren genutzt, 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. Als Endprodukt des beantragten Projektes soll ein zuverlässiges, nicht-invasives System zur Identifikation von Emotionen bei Mastschweinen erarbeitet werden. Dieses System soll in Praxisbetrieben verwendbar sein, und dort der automatischen Überwachung des Wohlbefindens dienen. Es soll helfen, eventuelle Gefahren für das Tierwohl, wie zum Beispiel Ferkelerdrückung, exzessive Kämpfe oder Hunger, zu erkennen. Damit soll dem Landwirt ein Werkzeug an die Hand gegeben werden, mit dem er den Status des Wohlbefindens seiner Tiere sowie die Wirkung eventueller Änderungen in der Haltung bewerten kann.