論文の概要: Decoding Poultry Vocalizations -- Natural Language Processing and Transformer Models for Semantic and Emotional Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16182v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 06:44:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-29 08:00:17.304525
• Title: Decoding Poultry Vocalizations -- Natural Language Processing and Transformer Models for Semantic and Emotional Analysis
• Title（参考訳）: 文文・感情分析のための自然言語処理とトランスフォーマーモデル
• Authors: Venkatraman Manikandan, Suresh Neethirajan,
• Abstract要約: ニワトリの音響言語を解読することは、動物福祉と生態情報学に新たな機会をもたらす。 生物音響データを意味のある知見に変換するために,高度な自然言語処理とトランスフォーマーベースモデルを適用した。 このパイプラインは、養鶏の発声を、遭難コール、給餌信号、交尾発声を含む解釈可能なカテゴリにデコードする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Deciphering the acoustic language of chickens offers new opportunities in animal welfare and ecological informatics. Their subtle vocal signals encode health conditions, emotional states, and dynamic interactions within ecosystems. Understanding the semantics of these calls provides a valuable tool for interpreting their functional vocabulary and clarifying how each sound serves a specific purpose in social and environmental contexts. We apply advanced Natural Language Processing and transformer based models to translate bioacoustic data into meaningful insights. Our method integrates Wave2Vec 2.0 for raw audio feature extraction with a fine tuned Bidirectional Encoder Representations from Transformers model, pretrained on a broad corpus of animal sounds and adapted to poultry tasks. This pipeline decodes poultry vocalizations into interpretable categories including distress calls, feeding signals, and mating vocalizations, revealing emotional nuances often overlooked by conventional analyses. Achieving 92 percent accuracy in classifying key vocalization types, our approach demonstrates the feasibility of real time automated monitoring of flock health and stress. By tracking this functional vocabulary, farmers can respond proactively to environmental or behavioral changes, improving poultry welfare, reducing stress related productivity losses, and supporting more sustainable farm management. Beyond agriculture, this research enhances our understanding of computational ecology. Accessing the semantic foundation of animal calls may indicate biodiversity, environmental stressors, and species interactions, informing integrative ecosystem level decision making.
• Abstract（参考訳）: ニワトリの音響言語を解読することは、動物福祉と生態情報学に新たな機会をもたらす。 彼らの微妙な声信号は、生態系内の健康状態、感情状態、動的相互作用を符号化している。 これらの呼び出しの意味を理解することは、それらの機能的語彙を解釈し、それぞれの音がどのように社会的・環境的な文脈において特定の目的を果たすかを明らかにする貴重なツールを提供する。 生物音響データを意味のある知見に変換するために,高度な自然言語処理とトランスフォーマーベースモデルを適用した。 本研究では,トランスフォーマーモデルによる音声特徴抽出のためのWave2Vec 2.0を,動物音の広いコーパスで事前学習し,養鶏作業に適応した微調整された双方向エンコーダ表現と統合する。 このパイプラインは、養鶏の鳴き声を、苦難の鳴き声、給餌信号、交尾声などの解釈可能なカテゴリにデコードし、従来の分析で見過ごされる感情的なニュアンスを明らかにする。 キーボーカライゼーションのタイプを92%の精度で分類し, リアルタイムで群集の健康とストレスを自動でモニタリングできる可能性を示した。 この機能的語彙を追跡することで、農家は環境や行動の変化に積極的に対応し、養鶏の福祉を改善し、ストレスに関連した生産性の損失を減らし、より持続可能な農業経営を支援することができる。 農業以外にも、この研究は計算生態学の理解を深めている。 動物呼び出しのセマンティック基盤にアクセスすると、生物多様性、環境ストレス、種間の相互作用が示され、統合的生態系レベルでの決定が下される。

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