Eficiência de algoritmos distintos de mineração de dados para a classificação de nível de estresse em leitões pela sua vocalização

AUTOR(ES)
FONTE

Engenharia Agrícola

DATA DE PUBLICAÇÃO

2012-04

RESUMO

Entre os desafios da suinocultura no atual mercado competitivo, destaca-se a rastreabilidade do produto, que garante, entre muitos pontos, a questão do bem-estar animal. A vocalização é uma ferramenta útil para identificar situações de estresse em suínos e pode ser usada em registros de bem-estar, em processos de rastreabilidade. Este trabalho teve o objetivo de identificar estresse em leitões através da vocalização, classificando esse estresse em três níveis: sem estresse, estresse moderado e estresse agudo. Foi realizado um experimento em granja comercial da cidade de Holambra-SP, onde se gravou a vocalização de vinte leitões durante o procedimento de castração, separados em dois grupos: sem anestesia e com anestesia local à base de Lidocaína. Para a captura dos sinais acústicos, foi utilizado um microfone unidirecional conectado a um gravador digital, em que os sinais foram digitalizados a uma frequência de 44.100 Hz. Para análises dos sinais sonoros, foi usado o software Praat®, e diferentes algoritmos de mineração dos dados foram aplicados no software Weka®. A seleção de atributos melhorou a acurácia do modelo, sendo que o melhor método de seleção de atributos usado foi o Wrapper, enquanto os melhores algoritmos de classificação foram o k- NN e o Naive Bayes. De acordo com os resultados, foi possível classificar o nível de estresse em suínos através de sua vocalização.

ASSUNTO(S)

expressão vocal bem-estar nível de dor suínos

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