Adapting a Large-Scale Transformer Model to Decode Chicken Vocalizations: A Non-Invasive AI Approach to Poultry Welfare
Notice bibliographique
Résumé
Natural Language Processing (NLP) and advanced acoustic analysis have opened new avenues in animal welfare research by decoding the vocal signals of farm animals. This study explored the feasibility of adapting a large-scale Transformer-based model, OpenAI’s Whisper, originally developed for human speech recognition, to decode chicken vocalizations. Our primary objective was to determine whether Whisper could effectively identify acoustic patterns associated with emotional and physiological states in poultry, thereby enabling real-time, non-invasive welfare assessments. To achieve this, chicken vocal data were recorded under diverse experimental conditions, including healthy versus unhealthy birds, pre-stress versus post-stress scenarios, and quiet versus noisy environments. The audio recordings were processed through Whisper, producing text-like outputs. Although these outputs did not represent literal translations of chicken vocalizations into human language, they exhibited consistent patterns in token sequences and sentiment indicators strongly correlated with recognized poultry stressors and welfare conditions. Sentiment analysis using standard NLP tools (e.g., polarity scoring) identified notable shifts in “negative” and “positive” scores that corresponded closely with documented changes in vocal intensity associated with stress events and altered physiological states. Despite the inherent domain mismatch—given Whisper’s original training on human speech—the findings clearly demonstrate the model’s capability to reliably capture acoustic features significant to poultry welfare. Recognizing the limitations associated with applying English-oriented sentiment tools, this study proposes future multimodal validation frameworks incorporating physiological sensors and behavioral observations to further strengthen biological interpretability. To our knowledge, this work provides the first demonstration that Transformer-based architectures, even without species-specific fine-tuning, can effectively encode meaningful acoustic patterns from animal vocalizations, highlighting their transformative potential for advancing productivity, sustainability, and welfare practices in precision poultry farming.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».