1. Aluna de Pós-Graduação em Física do Ambiente Agrícola – NUPEA/ESALQ/USP, Piracicaba-SP. E-mail: nataliarisi@yahoo.com.br
   
2. Pesquisadora NUPEA/ESALQ/USP, Piracicaba-SP. E-mail: kosilva@esalq.usp.br
3. Aluno de graduação em engenharia elétrica – Escola de Engenharia de São Carlos/USP, São Carlos-SP.
4. Pesquisador do Instituto de Física de São Carlos – USP, São Carlos-SP.

Resumo: O presente trabalho tem como objetivo utilizar a vocalização de suínos em fase de maternidade como uma alternativa para identificar artrite. Esta patologia tem como característica provocar uma grande debilidade locomotora nos leitões em fase de amamentação, que deixam de se alimentar em decorrência da dor e apresentam por conseqüência uma grande perda de peso, podendo chegar à morte. O método de análise utilizado para identificar padrões de vocalização entre as chamadas foi baseado no uso de Redes Neurais Artificiais (RNA), Transformada Wavelets Discreta (TWD) e Dimensão Fractal (DF). Foram utilizados no experimento 6 animais sadios e 6 animais doentes, com idades entre 10 e 15 dias. Foi feita uma coleta de dados por animal, entretanto, cada chamada continha vários gritos de suínos, sendo estes separados com o auxílio do software Audacity 1.3. Foram totalizados 248 arquivos de som representativos de animais doentes e 237 arquivos de animais sadios. Para testar a eficiência da rede foram utilizados 21 arquivos de animais sadios e 18 arquivos de animais doentes. A rede neural mostrou uma eficiência de 88.9% no reconhecimento das chamadas dos animais doentes e 47.6% no reconhecimento da vocalização de animais sadios.

Palavras-chave: artrite, doença, reconhecimento de padrões, redes neurais artificiais (RNA), suíno

Use of vocalization to identify pathological condition in piglets during farrowing house

abstract: This aim of this work is use the pig’s vocalization in farrowing house like an alternative to identify arthritis. This disease has the characteristic to cause a great weakness in piglet locomotion. Breastfeeding piglets stop eating as a result of pain and present a great consequence for weight loss, reaching death. The method of analysis used to identify patterns of vocalization between the calls was based on the use of Artificial Neural Networks (ANN), Discrete Wavelets Transforms (DWT) and fractal dimensions (FD). During the experiment, 6 sick animals and 6 healthy animals were used, with age between 10 and 15 days. One data collection was done for each animal. Each call contained several pig´s screams, which were separated using the software Audacity 1.3.Beta. A number of 248 sound files representative of sick animals and 237 files of healthy animals were aggregated. To test the efficiency of the network were used 21 files of healthy animals and 18 files of sick animals. The neural network showed an efficiency of 88.9% in recognition of calls from sick animals and 47.6% in recognition of the vocalization of healthy animals.

Keywords: arthritis, disease, pattern recognition, artificial neural networks (ANN), pig

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