商業雞場多數將數千隻雞隻一同飼養，主要依賴人工評估雞隻的求救啼叫方式，既費時費力，又欠客觀分析。香港城市大學近日透過深度學習模型，以 97% 準確度將雞舍中的雞聲中辨認及量化雞隻的求救啼聲，能有效改善商業農場雞隻的生活條件及福祉，預計 5 年內可作商業用途。
由城大賽馬會動物醫學及生命科學院傳染病及公共衞生學系副教授 Alan McElligott 博士及助理教授劉凱博士領導的研究團隊，在廣西一個雞場收集和分析麻雞和三黃雞的啼叫錄音，並透過生物聲學技術和深度學習，研發出一項自動、客觀的方法評估及量化雞隻的求救啼聲。
該技術能分析 0 至 11,025 赫茲頻率範圍的音頻訊號，能以 97% 準確度將雞舍中的雞聲中辨認及量化雞隻的求救啼聲，更可檢測出雞隻因環境過於擁擠、糧水不足等內外因素的壓力來源，致力創造出符合動物福祉的養殖環境。
資料來源：香港城市大學
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