論文の概要: Big Data Approaches to Bovine Bioacoustics: A FAIR-Compliant Dataset and Scalable ML Framework for Precision Livestock Welfare

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.14443v1
• Date: Thu, 16 Oct 2025 08:42:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-17 21:15:14.782082
• Title: Big Data Approaches to Bovine Bioacoustics: A FAIR-Compliant Dataset and Scalable ML Framework for Precision Livestock Welfare
• Title（参考訳）: 牛のバイオアコースティックスに対するビッグデータアプローチ: 精密家畜福祉のためのFAIR互換データセットとスケーラブルMLフレームワーク
• Authors: Mayuri Kate, Suresh Neethirajan,
• Abstract要約: これまでに最も包括的なウシの発声データセットを提示し,48の行動クラスをカバーする569個のクリップをキュレートした。 このFAIR準拠のリソースは、ボリューム(90時間の録音、65.6GB)、バラエティ(マルチファームとマルチゾーンの音響)、ベロシティ(リアルタイム処理)、ベロシティ(堅牢な特徴抽出)といったビッグデータの課題に対処する。 予備ベンチマークでは、エストラス検出、遭難分類、母性コミュニケーションのための異なるクラスレベルの音響パターンが明らかにされている。 この研究は、生物音響データが産業規模で連続的かつ非侵襲的な福祉アセスメントを可能にする動物中心型AIの基礎を確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The convergence of IoT sensing, edge computing, and machine learning is transforming precision livestock farming. Yet bioacoustic data streams remain underused because of computational complexity and ecological validity challenges. We present one of the most comprehensive bovine vocalization datasets to date, with 569 curated clips covering 48 behavioral classes, recorded across three commercial dairy farms using multiple microphone arrays and expanded to 2900 samples through domain informed augmentation. This FAIR compliant resource addresses major Big Data challenges - volume (90 hours of recordings, 65.6 GB), variety (multi farm and multi zone acoustics), velocity (real time processing), and veracity (noise robust feature extraction). Our distributed processing framework integrates advanced denoising using iZotope RX, multimodal synchronization through audio and video alignment, and standardized feature engineering with 24 acoustic descriptors generated from Praat, librosa, and openSMILE. Preliminary benchmarks reveal distinct class level acoustic patterns for estrus detection, distress classification, and maternal communication. The datasets ecological realism, reflecting authentic barn acoustics rather than controlled settings, ensures readiness for field deployment. This work establishes a foundation for animal centered AI, where bioacoustic data enable continuous and non invasive welfare assessment at industrial scale. By releasing standardized pipelines and detailed metadata, we promote reproducible research that connects Big Data analytics, sustainable agriculture, and precision livestock management. The framework supports UN SDG 9, showing how data science can turn traditional farming into intelligent, welfare optimized systems that meet global food needs while upholding ethical animal care.
• Abstract（参考訳）: IoTセンシング、エッジコンピューティング、マシンラーニングの収束は、精密な家畜農業に変化をもたらしている。 しかし、生物音響データストリームは、計算の複雑さと生態学的妥当性の問題により、未使用のままである。 これまでに最も包括的なウシの発声データセットの1つを提示し、48の行動クラスをカバーした569のキュレートクリップを、複数のマイクアレイを用いて3つの商業乳園で記録し、ドメイン情報拡張を通じて2900のサンプルに拡張した。 このFAIR準拠のリソースは、ボリューム(90時間の録音、65.6GB)、バラエティ(マルチファームとマルチゾーン音響)、ベロシティ(リアルタイム処理)、信頼性(堅牢な特徴抽出)といったビッグデータの課題に対処する。 分散処理フレームワークは,iZotope RXを用いた高度な復調,音声およびビデオアライメントによるマルチモーダル同期,およびPrat, librosa, openSMILEから生成された24個の音響ディスクリプタによる標準化された特徴工学を統合した。 予備ベンチマークでは、エストラス検出、遭難分類、母性コミュニケーションのための異なるクラスレベルの音響パターンが明らかにされている。 データセットは、制御された設定ではなく、本物の納屋音響を反映したエコロジカルリアリズムであり、フィールド展開の準備が整う。 この研究は、生物音響データが産業規模で連続的かつ非侵襲的な福祉アセスメントを可能にする動物中心型AIの基礎を確立する。 標準化されたパイプラインと詳細なメタデータをリリースすることにより、ビッグデータ分析、持続可能な農業、精度の高い家畜管理を繋ぐ再現可能な研究を促進する。 このフレームワークはUN SDG 9をサポートしており、データサイエンスが伝統的な農業を、倫理的な動物ケアを維持しながら、グローバルな食糧需要を満たすインテリジェントで福祉に最適化されたシステムにする方法を示している。

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