宗 超，曹晏飛，曹孟冰，高錦浩，李書磊，劉慕霖，滕光輝，王朝元

·農(nóng)業(yè)信息與電氣技術(shù)·

籠養(yǎng)和棲架養(yǎng)殖模式下蛋雞的發(fā)聲特征

宗 超1，曹晏飛2，曹孟冰1，高錦浩1，李書磊1，劉慕霖1，滕光輝1，王朝元1

（1. 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木工程學(xué)院，農(nóng)業(yè)農(nóng)村部設(shè)施農(nóng)業(yè)工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100083；2. 西北農(nóng)林科技大學(xué)園藝學(xué)院，農(nóng)業(yè)農(nóng)村部西北設(shè)施園藝工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，楊凌 712100）

為了分析不同飼養(yǎng)模式和階段對(duì)蛋雞發(fā)聲的影響，并為構(gòu)建基于蛋雞聲音信息的健康養(yǎng)殖評(píng)價(jià)系統(tǒng)提供參考，該研究對(duì)蛋雞的發(fā)聲進(jìn)行了監(jiān)測(cè)，通過聲音預(yù)處理、特征提取、數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)分析等方法，研究籠養(yǎng)和棲架飼養(yǎng)模式下、育成期和產(chǎn)蛋期蛋雞的聲學(xué)特征。結(jié)果表明，典型蛋雞聲音可分為產(chǎn)蛋叫聲、鳴唱聲、鳴叫聲和爭(zhēng)斗尖叫聲等四類。產(chǎn)蛋期蛋雞發(fā)聲的峰值頻率和聲音能量水平均低于育成期蛋雞。同時(shí)發(fā)現(xiàn)蛋雞發(fā)聲的峰值頻率與蛋雞周齡大小呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，由14周齡的（2 192±320）Hz降至41周齡的（1 550±345）Hz。比較籠養(yǎng)和棲架養(yǎng)殖模式下蛋雞的聲音特征發(fā)現(xiàn)：棲架養(yǎng)殖模式下蛋雞發(fā)出的聲音信號(hào)次數(shù)、持續(xù)時(shí)間和聲音能量均高于籠養(yǎng)模式，棲架養(yǎng)殖下的蛋雞發(fā)聲數(shù)量是籠養(yǎng)模式下蛋雞的3倍以上，棲架系統(tǒng)內(nèi)蛋雞白天的聲音能量比籠養(yǎng)蛋雞高接近1倍，這些結(jié)果表明在以福利化為目標(biāo)的棲架養(yǎng)殖模式中蛋雞表達(dá)更多的自然行為，蛋雞發(fā)聲的豐富程度可用于后續(xù)開發(fā)評(píng)價(jià)蛋雞的福利狀況的方法。

聲學(xué)特征；養(yǎng)殖；籠養(yǎng)；棲架；蛋雞；福利

0 引 言

自改革開放以來，中國(guó)的蛋雞養(yǎng)殖體系發(fā)生了巨大變化，由小戶的散養(yǎng)逐步向規(guī)?；B(yǎng)殖發(fā)展，當(dāng)前的規(guī)?；半u養(yǎng)殖場(chǎng)廣泛使用疊層籠養(yǎng)模式[1]。由于疊層籠的空間有限，極大的限制了蛋雞的活動(dòng)自由，蛋雞的健康狀況較差，易患骨質(zhì)疏松癥等疾病[2]。為了改善蛋雞的健康和福利，傳統(tǒng)籠養(yǎng)模式逐漸在歐美等發(fā)達(dá)國(guó)家被禁止。對(duì)新型福利化蛋雞養(yǎng)殖模式的研發(fā)已經(jīng)在世界各地陸續(xù)開展，立體棲架養(yǎng)殖模式是當(dāng)前主要的新型福利化蛋雞養(yǎng)殖模式之一，其保證了蛋雞足夠的活動(dòng)空間，且能讓雞只充分表達(dá)自然行為[3]。

聽覺和發(fā)聲是蛋雞發(fā)現(xiàn)世界和與外界交流的重要手段[4-5]，蛋雞的發(fā)聲在很大程度上取決于蛋雞的生長(zhǎng)環(huán)境。蛋雞使用聲音來表達(dá)其生理狀態(tài)、進(jìn)行交流或向同伴警報(bào)危險(xiǎn)等[6]。隨著精準(zhǔn)畜牧業(yè)（Precision Livestock Farming，PLF）的快速發(fā)展，利用圖像和聲音技術(shù)監(jiān)測(cè)動(dòng)物生長(zhǎng)變得越來越受歡迎[7-10]。PLF主要包括開發(fā)自動(dòng)在線監(jiān)控工具[7]、監(jiān)控動(dòng)物的行為及動(dòng)物對(duì)外界刺激的反應(yīng)等[5,8]。使用PLF方法以非接觸的方式采集動(dòng)物的圖像和聲音，可以應(yīng)用于不同規(guī)模畜禽身上，包括動(dòng)物個(gè)體和整個(gè)群體的監(jiān)測(cè)，以及評(píng)估環(huán)境和動(dòng)物健康、福利與管理等[9]。PLF可以提供“預(yù)測(cè)”的能力（例如健康和福利狀況，生產(chǎn)，增長(zhǎng)趨勢(shì)等）[10]，幫助農(nóng)場(chǎng)管理人員對(duì)風(fēng)險(xiǎn)警告采取積極措施。通過PLF技術(shù)提取蛋雞的聲音特征可以反饋蛋雞的健康和福利狀況[11]，分析蛋雞聲音信息可以作為評(píng)估蛋雞福利狀況的有效輔助手段。

本文以傳統(tǒng)籠養(yǎng)和棲架養(yǎng)殖模式下的蛋雞發(fā)聲為研究對(duì)象，通過聲音預(yù)處理、特征提取和數(shù)據(jù)挖掘算法，對(duì)蛋雞聲音進(jìn)行識(shí)別分類；研究蛋雞聲音特征隨周齡變化的規(guī)律；同時(shí)比較和評(píng)估籠養(yǎng)和棲架養(yǎng)殖模式下蛋雞的聲音特征；以期構(gòu)建基于蛋雞聲音信息的健康養(yǎng)殖評(píng)價(jià)系統(tǒng)，并為蛋雞生產(chǎn)預(yù)警提供理論和技術(shù)支撐。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)對(duì)象

本研究在中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)上莊試驗(yàn)站內(nèi)開展。試驗(yàn)以同一批次（86日齡開始）、質(zhì)量相近（平均1.1 kg）、健康狀況良好的80只海蘭褐蛋雞為研究對(duì)象。蛋雞被隨機(jī)分為兩組，一組蛋雞采用棲架模式飼養(yǎng)（55只蛋雞），另一組在傳統(tǒng)籠養(yǎng)模式下飼養(yǎng)（25只蛋雞）。

棲架養(yǎng)殖和籠養(yǎng)模式的示意簡(jiǎn)圖如圖1所示?；\養(yǎng)系統(tǒng)的籠具尺寸為2.5 m×0.5 m×0.5 m（長(zhǎng)×寬×高），平均每只雞占據(jù)的籠網(wǎng)面積為500 cm2。棲架養(yǎng)殖系統(tǒng)的尺寸為4.5 m×0.75 m×2.9 m（長(zhǎng)×寬×高），在各層平臺(tái)的網(wǎng)面上均采用金屬網(wǎng)+塑料網(wǎng)進(jìn)行鋪設(shè)，總面積為32 625 cm2（平均每只產(chǎn)蛋雞所占網(wǎng)面為593 cm2）。兩種飼養(yǎng)模式下，蛋雞的糞便均通過網(wǎng)格落入下層清糞帶上。

在飼養(yǎng)期間，傳統(tǒng)籠養(yǎng)模式和棲架養(yǎng)殖模式在免疫程序、管理方式、照明和舍內(nèi)空氣溫濕度、風(fēng)速、氣體濃度等環(huán)境條件相同。兩種模式下的蛋雞均自由采食和飲水。

1.2 蛋雞發(fā)聲的獲取

本研究的測(cè)試從蛋雞13周齡開始，至蛋雞42周齡為止，在此期間定期采集蛋雞的聲音，其中13～18周齡為蛋雞育成期，19～42周齡為蛋雞產(chǎn)蛋期。蛋雞發(fā)聲信息采集系統(tǒng)通過美國(guó)國(guó)家儀器公司的PXI-1050測(cè)量系統(tǒng)完成，其中的聲音采集卡為8通道、24位分辨率、102.4 kS/s采樣頻率的NI 4472B（National Instruments，美國(guó)），聲音傳感器為響應(yīng)頻率為0.02～20 kHz的MPA201全向傳感器（BSWA，中國(guó)），錄音軟件為NI Sound and Vibration Assistant 2010 （National Instruments，美國(guó)）。在籠養(yǎng)和棲架養(yǎng)殖模式中，拾音器均安裝在距地面2 m的高度處（圖1）。

聲波是一種機(jī)械振動(dòng)，可以通過氣體、液體或固體介質(zhì)在所有方向進(jìn)行傳播。聲壓是空氣靜壓的動(dòng)態(tài)變化。信號(hào)能量與傳播距離的平方成反比。在正式采集蛋雞聲音前，為了減少聲音傳感器的誤差，需要對(duì)其進(jìn)行校正，以滿足蛋雞舍中音頻采集的要求。在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)將兩個(gè)測(cè)試用定向聲音傳感器和一高清聲音采集裝置安裝在同一位置以獲得相同的聲音。首先，隨機(jī)選擇了141個(gè)聲音樣本進(jìn)行訓(xùn)練，然后，通過測(cè)試另外140個(gè)聲音樣本完成校正。

兩組不同聲音傳感器所采集的聲音樣本的聲壓的比較如圖2a所示，在修正前，拾音器1所獲得的蛋雞的聲壓整體上大于拾音器2獲得的蛋雞的聲壓。兩組聲音傳感器之間的平均相對(duì)誤差為 5.7%±1.0%。利用最小二乘法修正模型對(duì)傳感器進(jìn)行修正。以140個(gè)聲音樣本進(jìn)行驗(yàn)證測(cè)試。拾音器1和2的聲壓如圖2b所示，兩者之間的差異變小，平均相對(duì)誤差為0.7%±0.5%。校正后的采集模型可以滿足試驗(yàn)記錄的要求。

通過校正的聲音傳感器獲取蛋雞聲音，并將聲音片段導(dǎo)入識(shí)別軟件進(jìn)行分析處理。

1.3 蛋雞聲音識(shí)別方法

本研究中開發(fā)的自動(dòng)檢測(cè)算法可分為三部分[12-14]：聲音預(yù)處理、特征提取和決策分類（圖3）。首先，對(duì)采集的聲音信號(hào)進(jìn)行分幀處理，得到一幀一幀的聲音信號(hào)，通過一定長(zhǎng)度的可移動(dòng)的漢明窗對(duì)聲音進(jìn)行加權(quán)來實(shí)現(xiàn)分幀，將分割為幀的信號(hào)進(jìn)行特征參數(shù)分析，去除原始聲音數(shù)據(jù)中的背景噪聲，實(shí)現(xiàn)聲音信號(hào)的預(yù)處理。再利用離散傅里葉變換（Discrete Fourier Transform，DFT）的方法提取信號(hào)特征，選取一定數(shù)量的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行人工標(biāo)記，注釋蛋雞叫聲的開始和結(jié)束位置。最后，采用基于J48決策樹算法（Weka，Waikato大學(xué)，新西蘭）的蛋雞發(fā)聲分類模型構(gòu)建聲音分類器[12]，決策樹是一種非線性分類器，由根節(jié)點(diǎn)和內(nèi)部節(jié)點(diǎn)及葉節(jié)點(diǎn)組成樹形結(jié)構(gòu)，信號(hào)自根節(jié)點(diǎn)自上而下依次運(yùn)行，對(duì)子樹節(jié)點(diǎn)的幾何進(jìn)行分類，形成葉子結(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)不同蛋雞叫聲的分類識(shí)別。

整個(gè)算法利用NI LabVIEW 2015（National Instruments，美國(guó)）和Matlab R2012a （MathWorks Inc.，美國(guó)）開發(fā)，相關(guān)的頻譜特征參數(shù)包括：持續(xù)時(shí)間、振幅、峰值頻率、頻譜質(zhì)心等，這些參數(shù)都將用于統(tǒng)計(jì)分析中。

為了更好地分析蛋雞的聲學(xué)特征，采用頻率范圍為400～5 000 Hz的帶通濾波器對(duì)聲音進(jìn)行濾波，然后使用離散傅立葉變換計(jì)算不同聲音信號(hào)的功率譜，可以獲得每種聲音的三維特征譜，更好的分析蛋雞聲音特征。

1.4 蛋雞發(fā)聲的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

數(shù)據(jù)分析分為兩步。首先，將來自現(xiàn)場(chǎng)研究的數(shù)據(jù)組織在一個(gè)電子表格中，包含記錄和計(jì)算的屬性。最終的數(shù)據(jù)集含有70%的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練識(shí)別分類的算法，30%的數(shù)據(jù)來驗(yàn)證輸出結(jié)果。

蛋雞聲音的識(shí)別分類效果用下面的公式進(jìn)行評(píng)估。

式中P為精確率；R為查全率。識(shí)別正確的聲音定義為TP，未被識(shí)別出來的分類定義為FN，識(shí)別出的其他分類的聲音定義為FP；為數(shù)量；

本研究通過精確率和查全率作為衡量聲音識(shí)別分類的效果。同時(shí)，采用次協(xié)調(diào)邏輯算法（Paraconsistent Algorithm）對(duì)蛋雞聲音識(shí)別做進(jìn)一步分析[15]。

對(duì)籠養(yǎng)育成期（Cage system Growing stage，CG）、籠養(yǎng)產(chǎn)蛋期（Cage system Laying stage，CL）、棲架育成期（Perch system Growing stage，PG）和棲架產(chǎn)蛋期（Perch system Laying stage，PL）的峰值頻率的差異采用檢驗(yàn)進(jìn)行兩兩對(duì)比分析，來評(píng)價(jià)不同飼養(yǎng)模式和飼養(yǎng)階段下蛋雞的聲音數(shù)據(jù)是否有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的變化。

2 結(jié)果與分析

2.1 蛋雞的聲學(xué)特征分類

本研究基于分類器決策樹輸出算法對(duì)蛋雞的發(fā)聲進(jìn)行識(shí)別分析，分別是產(chǎn)蛋叫聲、鳴唱聲、鳴叫聲和爭(zhēng)斗尖叫聲，4種聲音具有典型的特征譜[16]。

不同類型聲音的識(shí)別率存在一定差別，對(duì)產(chǎn)蛋叫聲（93%）的識(shí)別總體上有較高的準(zhǔn)確性，但對(duì)鳴唱聲（89%）、鳴叫聲（83%）或因爭(zhēng)斗產(chǎn)生的叫聲（75%）的識(shí)別精確度只是中等。

對(duì)產(chǎn)蛋期的400個(gè)有效蛋雞聲音音頻片段進(jìn)行特征提取和分析，結(jié)果表明：46%為產(chǎn)蛋叫聲，表現(xiàn)為音序的周期性重復(fù)，音序周期間有100～2 000 ms的停頓；26%為蛋雞鳴唱聲，表現(xiàn)為緊湊的音序，音序間過渡時(shí)間低于200 ms；蛋雞的鳴叫聲占比約為19%，爭(zhēng)斗叫聲約為9%，均表現(xiàn)為單音節(jié)，聲音能量高。

表1列出了產(chǎn)蛋期4種不同類型蛋雞聲音在聲學(xué)特征上的比較，可以發(fā)現(xiàn)所有類型的聲音均在5 000 Hz頻率范圍內(nèi)。同時(shí)發(fā)現(xiàn)，蛋雞鳴唱聲會(huì)持續(xù)很長(zhǎng)時(shí)間，而蛋雞爭(zhēng)斗時(shí)發(fā)出的尖叫聲會(huì)持續(xù)很短時(shí)間。峰值頻率可反應(yīng)最大頻域能量出現(xiàn)的頻率，蛋雞產(chǎn)蛋叫聲的峰值頻率最大，而鳴叫聲的峰值頻率最小。頻譜質(zhì)心用于反映整個(gè)頻率范圍內(nèi)的反應(yīng)聲能，鳴唱聲的頻譜質(zhì)心最小，而尖叫聲的頻率范圍內(nèi)的能量分布范圍更廣。在產(chǎn)蛋過程中，聲音的聲壓是最大的。

表1 蛋雞典型發(fā)聲的聲學(xué)特征

在分類器決策樹輸出算法的基礎(chǔ)上，應(yīng)用次協(xié)調(diào)邏輯算法對(duì)蛋雞聲音進(jìn)一步分析[17-18]。繪制出峰值頻率與聲音信號(hào)持續(xù)時(shí)間對(duì)比的分析圖。圖4顯示，大部分與產(chǎn)蛋相關(guān)的聲音信號(hào)集中在0.3～20 s，峰值頻率在2 500～3 500 Hz之間。鳴叫聲和爭(zhēng)斗叫聲的聲音信號(hào)0.2～1.7 s，峰值頻率主要在500～4 000 Hz之間變化。鳴唱聲的范圍則比較廣，持續(xù)時(shí)長(zhǎng)在0.2～12 s之間，峰值頻率在1 000～4 000 Hz之間。本研究結(jié)果表明，蛋雞產(chǎn)蛋時(shí)叫聲的持續(xù)時(shí)間和峰值強(qiáng)度在整體上高于其他類型的聲音。同時(shí)發(fā)現(xiàn)，爭(zhēng)斗的聲音信號(hào)與平時(shí)的鳴叫聲音信號(hào)有超過50%的重疊，這意味著爭(zhēng)斗叫聲和平時(shí)的鳴叫聲之間較難消除不確定性影響。

2.2 蛋雞發(fā)聲隨周齡變化的特征

在本研究中，蛋雞從14周齡（育成期）長(zhǎng)到41周齡（產(chǎn)蛋期）期間的聲音數(shù)據(jù)都合并到一個(gè)大數(shù)據(jù)集中，用于統(tǒng)計(jì)分析，按照每周進(jìn)行平均計(jì)算。表2展示了蛋雞分別在15周齡（育成期）和24周齡（產(chǎn)蛋期）的聲音特征參數(shù)的對(duì)比，可以發(fā)現(xiàn)：相比于育成期蛋雞，產(chǎn)蛋期蛋雞的發(fā)聲持續(xù)時(shí)間變長(zhǎng)，但峰值頻率和頻譜質(zhì)心均較大幅度的減小，而聲壓則稍有提高。

注：育成期和產(chǎn)蛋期分別為15周和24周齡。

Note: Growing and laying stages are 15 weeks and 24 weeks, respectively.

圖5顯示了從第14周到第41周期間收集的蛋雞聲音的峰值頻率變化的總體趨勢(shì)，峰值頻率隨著蛋雞的生長(zhǎng)而下降。在周齡是14周時(shí)，平均峰值頻率為（2 192±320）Hz，周齡為41周時(shí)，平均峰值頻率為（1 550±345）Hz。按照遞減規(guī)律，峰值頻率在育成期內(nèi)每周減少了大約44 Hz，在產(chǎn)蛋期內(nèi)每周減少約15 Hz。表明對(duì)蛋雞而言，周齡大小和發(fā)聲頻率之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，這一發(fā)現(xiàn)與Fontana等[19-22]的研究結(jié)果一致。

2.3 棲架養(yǎng)殖和籠養(yǎng)模式中蛋雞的聲學(xué)特征比較

在籠養(yǎng)和棲架養(yǎng)殖模式內(nèi)，選取產(chǎn)蛋期的一周對(duì)蛋雞聲音進(jìn)行采集，以分析一天內(nèi)的蛋雞聲音幅值的變化，計(jì)算每一小時(shí)的平均聲音能量值，一天內(nèi)的聲音能量變化如圖6所示。結(jié)果顯示：蛋雞在24 h周期內(nèi)的聲音幅值與所采取的光照策略呈現(xiàn)高度相關(guān)性。在熄燈期間，聲音能量大約維持在1.0 V2?s左右，隨著燈光的開啟，雞舍內(nèi)的聲音能量逐步增大，且上午的聲音能量要大于下午的聲音能量。比較兩種不同的飼養(yǎng)模式可以發(fā)現(xiàn)：棲架模式下的蛋雞聲音能量要大于籠養(yǎng)模式的蛋雞聲音能量，白天的聲音能量高接近1倍左右。

圖7顯示了不同養(yǎng)殖模式下蛋雞聲音的來源。與籠養(yǎng)模式相比，棲架養(yǎng)殖模式下的蛋雞發(fā)出的聲音更多，特別是在產(chǎn)蛋叫聲和鳴唱聲方面，棲架模式的發(fā)聲數(shù)量是籠養(yǎng)模式下的3倍以上。本研究中，在棲架環(huán)境中的蛋雞聲音信號(hào)的次數(shù)、持續(xù)時(shí)間和強(qiáng)度相對(duì)于籠養(yǎng)蛋雞發(fā)聲都有所增加，這表明蛋雞在以福利為目標(biāo)的棲架養(yǎng)殖模式中表現(xiàn)出更好的自然行為。

表3列舉了兩種飼養(yǎng)模式下育成期和產(chǎn)蛋期蛋雞發(fā)聲峰值頻率的結(jié)果，表4評(píng)估了特定階段（育成期和產(chǎn)蛋期）或飼養(yǎng)環(huán)境（籠養(yǎng)或棲架飼養(yǎng)）對(duì)蛋雞發(fā)聲的影響。其中育成期蛋雞叫聲要高于產(chǎn)蛋期蛋雞叫聲，蛋雞的峰值頻率下降了約220 Hz（表3）并顯示出顯著差異（< 0.001），而在同一生長(zhǎng)階段，籠養(yǎng)和棲架養(yǎng)殖下蛋雞的峰值頻率之間沒有顯著差異（表4）；而不同生長(zhǎng)階段（育成期和產(chǎn)蛋期）收集到的籠養(yǎng)和棲架飼養(yǎng)模式下蛋雞發(fā)聲的峰值頻率之間的相關(guān)性低（CG和CL；PG和PL），同時(shí)，PG和CL、CG和PL之間的差異性顯著（<0.001）。試驗(yàn)過程中觀察到：棲架養(yǎng)殖模式下蛋雞在育成期的更為活潑，而產(chǎn)蛋期的蛋雞變得相對(duì)慵懶。同時(shí)，相對(duì)于籠養(yǎng)模式，蛋雞于棲架飼養(yǎng)模式下的叫聲次數(shù)等增加了，這表明蛋雞的生長(zhǎng)環(huán)境導(dǎo)致了叫聲頻率的增加，這也可以表明蛋雞的發(fā)聲行為是在自然行為表達(dá)和社會(huì)互動(dòng)信號(hào)中起作用。

表3 蛋雞發(fā)聲的峰值頻率的統(tǒng)計(jì)結(jié)果

注：PG代表?xiàng)莛B(yǎng)殖下的育成期蛋雞；PL代表?xiàng)莛B(yǎng)殖模式下的產(chǎn)蛋期蛋雞；CG代表籠養(yǎng)模式下的育成期蛋雞；CL代表籠養(yǎng)模式下的產(chǎn)蛋期蛋雞。

Note: PG is perch system at growing stage; PL is perch system at laying stage; CG is cage system at growing stage; CL is cage system at laying stage.

表4 不同飼養(yǎng)模式和階段下蛋雞發(fā)聲的峰值頻率的統(tǒng)計(jì)學(xué)比較

3 討 論

蛋雞在不同生長(zhǎng)階段或不同飼養(yǎng)模式下會(huì)產(chǎn)生不一樣的聲音，蛋雞的發(fā)聲類型可以分為產(chǎn)蛋叫聲、鳴唱聲、鳴叫聲和爭(zhēng)斗尖叫聲，所有類型的聲音在棲架模式下均比籠養(yǎng)模式下出現(xiàn)的更多。對(duì)于不同生長(zhǎng)階段的蛋雞，產(chǎn)蛋期比育成期增加了產(chǎn)蛋叫聲這一聲音類型，除此之外，主要的差異在聲音參數(shù)特征上，隨著周齡的增加，蛋雞的發(fā)聲頻率會(huì)逐漸減小。本研究是在前人研究方法的基礎(chǔ)上開展，所提出的分類識(shí)別方法相比前人的方法更為簡(jiǎn)練。李志忠等[23]通過梅爾頻標(biāo)倒譜系數(shù)對(duì)蛋雞聲音進(jìn)行識(shí)別，但其缺少蛋雞聲音類型的介紹，余禮根等[13]利用haar小波變換音頻指紋的方法對(duì)蛋雞聲音進(jìn)行識(shí)別，雖然其識(shí)別準(zhǔn)確率較高，但存在識(shí)別過程繁瑣、效率不高等不足。與此同時(shí)，本研究在應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)時(shí)，還有一些蛋雞聲音的識(shí)別準(zhǔn)確度相對(duì)比較低。Leliveld等[24]發(fā)現(xiàn)，某些類型的聲音比其他類型更適合提供信息，在本研究中蛋雞的產(chǎn)蛋叫聲相對(duì)其他類型聲音具有更高的辨識(shí)度，這類聲音的振幅、持續(xù)時(shí)長(zhǎng)和峰值頻率等參數(shù)特征鮮明。這表明在使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行聲音識(shí)別分類，應(yīng)該考慮到存在一定程度的不一致性。Marx等[25]發(fā)現(xiàn)，在動(dòng)物打斗的過程中，所發(fā)出的聲音信號(hào)會(huì)有相當(dāng)大的變化，這在本研究中的爭(zhēng)斗尖叫聲上也有所體現(xiàn)。

棲架飼養(yǎng)模式的設(shè)計(jì)出發(fā)點(diǎn)就是讓蛋雞可以更好的表達(dá)自然行為[1]，本文通過聲音特征的試驗(yàn)分析也證實(shí)：相對(duì)于傳統(tǒng)籠養(yǎng)模式，棲架模式下的蛋雞會(huì)發(fā)出更多的叫聲。蛋雞的發(fā)聲頻率隨著周齡增長(zhǎng)而逐步降低的現(xiàn)象與蛋雞聲帶逐漸增厚有關(guān)，這與前人研究觀察到的現(xiàn)象一致[19-22]。同時(shí)棲架模式下蛋雞的聲音持續(xù)時(shí)間也比籠養(yǎng)模式長(zhǎng)，Leliveld等[24]觀察到動(dòng)物的高尖叫聲（高頻和高強(qiáng)度峰值）持續(xù)時(shí)間會(huì)比較長(zhǎng)，并與心率呈正相關(guān)，另有研究表明應(yīng)激程度的增加也與血液皮質(zhì)醇的升高有關(guān)[26]。

蛋雞在夜間聲音能量基本維持不變（1.0 V2?s左右），除非出現(xiàn)異常情況。根據(jù)這一現(xiàn)象，后續(xù)的研究可利用蛋雞聲音能量幅值作為閾值來監(jiān)測(cè)并預(yù)警夜間蛋雞舍內(nèi)的異常情況。同時(shí)，后續(xù)可開展基于蛋雞發(fā)聲的豐富程度來評(píng)價(jià)蛋雞的福利狀況的研究。此外，本文的研究思路也可以通過結(jié)合其他種類畜禽發(fā)聲的研究[27-28]來構(gòu)建基于畜禽聲音評(píng)價(jià)動(dòng)物福利的指標(biāo)。在棲架模式下，蛋雞聲音信號(hào)的次數(shù)、持續(xù)時(shí)間和強(qiáng)度等參數(shù)與蛋雞血清皮質(zhì)酮濃度間的關(guān)系，以及蛋雞行為（沙浴和修飾等）和發(fā)聲特征間的關(guān)系也需要做進(jìn)一步的研究。通過深入分析蛋雞發(fā)聲所包含的信息，開發(fā)基于蛋雞聲音特征的自動(dòng)識(shí)別裝備，可為實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)規(guī)?；半u舍的養(yǎng)殖狀態(tài)、生產(chǎn)預(yù)警等提供理論和技術(shù)參考。

4 結(jié) 論

本研究通過聲音預(yù)處理、特征提取和決策樹分類器識(shí)別出4類典型蛋雞聲音，其中的產(chǎn)蛋叫聲，表現(xiàn)為音序的周期性重復(fù)，音序周期間有100～2 000 ms的停頓；鳴唱聲，表現(xiàn)為緊湊的音序，音序間過渡時(shí)間低于200 ms；鳴叫聲和爭(zhēng)斗叫聲為單音節(jié)、聲音能量較高的一類聲音。同時(shí)發(fā)現(xiàn)蛋雞發(fā)聲的峰值頻率與蛋雞周齡大小呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，由14周齡的（2 192±320）Hz降至41周齡的（1 550±345）Hz。比較籠養(yǎng)和棲架養(yǎng)殖模式下蛋雞的聲音特征發(fā)現(xiàn)：棲架養(yǎng)殖模式下蛋雞發(fā)出的聲音信號(hào)的次數(shù)、持續(xù)時(shí)間和聲音能量均比籠養(yǎng)模式中的蛋雞更多，棲架養(yǎng)殖下的蛋雞發(fā)聲數(shù)量是籠養(yǎng)模式下蛋雞的3倍以上，白天時(shí)，棲架系統(tǒng)內(nèi)蛋雞比籠養(yǎng)蛋雞的聲音能量高接近1倍，這些都表明蛋雞在以福利化為目標(biāo)的棲架養(yǎng)殖模式中具有更多的自然行為表達(dá)。

[1]楊柳，李保明. 蛋雞福利化養(yǎng)殖模式及技術(shù)裝備研究進(jìn)展[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2015，31(23)：214-221. Yang Liu, Li Baoming, Research progress of welfare-oriented breeding mode and technical equipment for laying hen[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2015, 31(23): 214-221. (in Chinese with English abstract)

[2]Blokhuis H J, Van Niekerk T F, Bessei W, et al. The LayWel project: Welfare implications of changes in production systems for laying hens[J]. Worlds Poultry Science Journal, 2017, 63(1): 101-114.

[3]Savory C J, Jack M C, Sandilands V. Behavioural responses to different floor space allowances in small groups of laying hens[J]. British Poultry Science, 2016, 47(2): 120-124.

[4]Appleby M C, Hughes B O, Elson H A. Poultry Production Systems: Behaviour, Management and Welfare[M]. Wallingford, Oxon, UK: C. A. B. International. 1992.

[5]Tefera M. Acoustic signals in domestic chicken (): A tool for teaching veterinary ethology and implication for language learning[J]. Ethiopian Veterinary Journal, 2012, 16: 77-84.

[6]Fontana I, Tullo E, Scrase A, et al. Vocalisation sound pattern identification in young broiler chickens[J]. Animal, 2015, 10(9): 1567-1574.

[7]Aydin A, Bahr C, Viazzi S, et al. A novel method to automatically measure the feed intake of broiler chickens by sound technology[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2014, 101: 17-23.

[8]Fontana I, Tullo E, Carpentier L, et al. Sound analysis to model weight of broiler chickens[J]. Poultry Science, 2017, 96(11): 3938-3943.

[9]Guarino M, Jans P, Costa A, et al. Field test of algorithm for automatic cough detection in pig houses[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2008, 62(1): 22-28.

[10]Costa A, Ismayilova G, Borgonovo F, et al. The use of image analysis as a new approach to assess behaviour classification in a pig barn[J]. Acta Veterinaria Brno, 2013, 82: 25-30.

[11]Kim N Y, Jang S Y, Kim S J, et al. Behavioral and vocal characteristics of laying hens under different housing and feeding conditions[J]. JAPS: Journal of Animal & Plant Sciences, 2017, 27(1): 65-74.

[12]Frank E, Hall M, Trigg L, et al. Data mining in bioinformatics using Weka[J]. Bioinformatics, 2004, 20(15): 2 479-2 481.

[13]余禮根，滕光輝，李保明等，棲架養(yǎng)殖模式下蛋雞發(fā)聲分類識(shí)別[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)， 2013，44(9)：236-242. Yu Ligen, Teng Guanghui, Li Baoming, et al. Classification methods of vocalization for laying hens in perch system[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery (Transactions of the CSAM), 2013, 44(9): 236-242. (in Chinese with English abstract)

[14]曹晏飛，余禮根，滕光輝等，蛋雞發(fā)聲與機(jī)械噪聲特征提取及分類識(shí)別[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)， 2014，30(18)：190-197. Cao Yanfei, Yu Ligen, Teng Guanghui, et al. Feature extraction and classification of laying hens’ vocalization and mechanical noise[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2014, 30(18): 190-197. (in Chinese with English abstract)

[15]da Silva J P, de Alencar N??s I, Abe J M, et al. Classification of piglet () stress conditions using vocalization pattern and applying paraconsistent logic Eτ[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2019, 166: 105020.

[16]曹晏飛，復(fù)雜背景下蛋雞聲音分類提取方法研究[D]. 北京：中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)，2015. Cao Yanfei, Research on Methods for Classification and Extraction of Laying Hens’ Vocalizations in Complex Environment[D], Beijing: China Agricultural University, 2015. (in Chinese with English abstract)

[17]Abe J M, Akama S, Nakamatsu K. Paraconsistent Intelligent-Based Systems New Trends in the Applications of Paraconsistency[M], 1 ed. Switzerland: Springer International Publishing. 2015.

[18]N??s I A, Lozano L C M, Abdanan M S, et al. Paraconsistent logic used for estimating the gait score of broiler chickens[J]. Biosystems Engineering, 2018, 173: 115-123.

[19]Fontana I, Tullo E, Butterworth A, et al. An innovative approach to predict the growth in intensive poultry farming[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2015, 119: 178-183.

[20]Bardeli R, Wolff D, Kurth F, et al. Detecting bird sounds in a complex acoustic environment and application to bioacoustics monitoring[J]. Pattern Recognition Letters, 2010, 31: 1524-1534.

[21]Rizwan M, Carroll B, Anderson D, et al. Identifying rale sounds in chickens using audio signals for early disease detection in poultry[R]. Proceedings Signal and Information Processing (GlobalSIP), IEEE Global Conference. 2016.

[22]Bowling D, Garcia M, Dunn J, et al. Body size and vocalization in primates and carnivores[J]. Scientific Reports, 2017, 7: 41070.

[23]李志忠，滕光輝. 基于改進(jìn)MFCC的家禽發(fā)聲特征提取方法[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2008，24(11)：202-205. Li Zhizhong, Teng Guanghui. Feature extraction for poultry vocalization recognition based on improved MFCC[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2008, 24(11): 202-205. (in Chinese with English abstract)

[24]Leliveld L M C, Düpjan S, Tuchscherer A, et al. Vocal correlates of emotional reactivity within and across contexts in domestic pigs ()[J]. Physiology & Behavior, 2017, 181: 117-126.

[25]Marx G, Horn T, Thielebein J, et al. Analysis of pain-related vocalization in young pigs[J]. Journal of Sound and Vibration, 2013, 266: 687-698.

[26]Numberger J, Ritzmann M, übel N, et al. Ear tagging in piglets: the cortisol response with and without analgesia in comparison with castration and tail docking[J]. Animal, 2016, 10: 1864-1870.

[27]黎煊，趙建，高云等. 基于連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的豬連續(xù)咳嗽聲識(shí)別[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2019，35(6)：174-180. Li Xuan, Zhao Jian, Gao Yun, et al. Pig continuous cough sound recognition based on continuous speech recognition technology[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(6): 174-180. (in Chinese with English abstract)

[28]蒼巖，羅順元，喬玉龍. 基于深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的豬聲音分類[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2020，36(9)：195-204. Cang Yan, Luo Shunyuan, Qiao Yulong. Classification of pig sounds based on deep neural network[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(9): 195-204. (in Chinese with English abstract)

Vocalization characteristics of laying hens under cage and perch systems

Zong Chao1, Cao Yanfei2, Cao Mengbing1, Gao Jinhao1, Li Shulei1, Liu Mulin1, Teng Guanghui1, Wang Chaoyuan1

(1.,,,,100083,;2.,,,,712100,)

In order to analyze the effects of different rearing systems and stages on the vocalization of laying hens, and to provide reference for further establishment of a healthy breeding assessment system based on the vocal information from laying hens, the vocalization of laying hens was monitored in this study. The acoustic characteristics of hens raised under cage and perch systems, at the growing stage and laying stage were studied. The experiment was conducted with the same batch of hens (starting from 86 days of age), which had similar body weights (average 1.1 kg) and health conditions. Those laying hens were randomly divided into two groups: 55 layer raised in the perch system and 25 layers in the cage system. The vocalizations of the laying hens were regularly collected from 13 weeks to 42 weeks of age, using National Instruments' PXI-1050 sound measurement system. The captured sounds were analyzed through pre-treatment, feature extraction and data mining algorithms. The spectrum parameters including duration, amplitude, peak frequency, frequency centroid had been used for statistical analysis. The results showed that the typical laying hen's voice could be classified into four types: egg-laying call, singing call, screaming call and fighting call. There were some differences in the vocal recognition process, with overall high recognition accuracy for egg-laying calls (93%), and moderate prediction rate for singing calls (89%), screaming calls (83%) and fighting calls (75%). Most of the sound signals associated with laying eggs are concentrated in the 0.3-20 s range, with peak frequencies in the 2 500-3 500 Hz. The sound signal of the screaming and fighting calls varies from 0.2 to 1.7 s, with the peak frequency mainly ranging from 500 to 4 000 s. Singing calls have a wide range, lasting between 0.2-12 s, and peak frequency ranging from 1 000-4 000 Hz. Compared with laying hens at the growing stage, the duration of vocalization of laying hens at the laying stage was longer, and the values of peak frequency and spectral centroid were decreased, while the sound pressure was slightly increased. It was also found that the peak frequency of laying hens' vocalization was negatively correlated with their age increasing. At 14 weeks of age, the average peak frequency was (2 192±320) Hz; while the average peak frequency was (1 550±345) Hz at 41 weeks of age. The peak frequency decreased by about 44 Hz per week during the growing period and about 15 Hz per week during the laying period. Compared with hens in the cage system, hens in perch system produced more sounds, especially egg-laying and singing sounds. The sound energy of laying hens in perch system was also greater than that of laying hens in cage system. The welfare orientated environment leads to an increase in the frequency of hens’ calls, which may also indicate that their vocalization plays a role in natural behavioral expression and social interaction signals. The amount of laying hens call can be used as an indicator to evaluate the welfare of laying hens. In addition, the sound energy of laying hens at night was basically stable (around 1.0 V2·s), unless there were abnormal conditions. According to this phenomenon, the change of acoustic energy amplitude of laying hens can be used as a threshold to monitor and warn the abnormal situation in the laying hens' house during night.

acoustic properties; feeding; cage system; perching system; laying hen; animal welfare

宗超，曹晏飛，曹孟冰，等. 籠養(yǎng)和棲架養(yǎng)殖模式下蛋雞的發(fā)聲特征[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2021，37(6)：135-141. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.06.017 http://www.tcsae.org

Zong Chao, Cao Yanfei, Cao Mengbing, et al. Vocalization characteristics of laying hens under cage and perch systems[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(6): 135-141. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.06.017 http://www.tcsae.org

2020-10-01

2021-01-13

國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目（2017YFD0701602）

宗超，博士，副教授，研究方向?yàn)樾笄萆岘h(huán)境模擬與養(yǎng)殖智能化裝備研發(fā)。Email：chaozong@cau.edu.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2021.06.017

TN713

A

1002-6819(2021)-06-0135-07