香港文匯報訊（記者 高鈺）全球每年生產(chǎn)的活雞逾250億隻，多是數(shù)以千計地大群飼養(yǎng)，其間雞隻因各種因素啼叫，目前主要依賴人工評估雞隻求救啼叫的情況及原因，既費時費力，又容易受人的主觀判斷影響。香港城市大學領(lǐng)導的研究團隊研發(fā)出深度學習模型，可從雞舍的自然雞聲中辨認及量化雞隻的求救啼聲，準確度高達97%，專家相信有關(guān)技術(shù)有助改善擁擠商業(yè)農(nóng)場中雞隻的生活條件，改善其死亡率及提升生長率。

上述研究由城大賽馬會動物醫(yī)學及生命科學院傳染病及公共衞生學系副教授Alan McElligott及助理教授劉凱領(lǐng)導，協(xié)作機構(gòu)包括廣西壯族自治區(qū)獸醫(yī)研究所以及英國倫敦帝國學院、倫敦大學瑪麗女皇學院、薩里大學。

研究團隊在廣西一個餵養(yǎng)雞隻的農(nóng)場收集及分析麻雞和三黃雞的啼叫錄音，每個雞舍飼養(yǎng)約2,000隻至2,500隻活雞，透過生物聲學技術(shù)和深度學習，研發(fā)出一項自動、客觀而性價比高的嶄新方法，以評估及量化雞隻的求救啼聲。

可分辨雞啼原因

該算法可分析頻率範圍0赫茲至11,025赫茲的音頻訊號，能以高達97%的準確率，從雞舍的自然雞聲中分辨出雞隻的求救啼叫聲，並可準確檢測雞隻是因身體狀況、環(huán)境過於擁擠或糧水不足，又或受其它雞隻攻擊而啼叫。

劉凱指這項新技術(shù)未來可讓工作人員實時及遠距離監(jiān)察雞隻情況，在有需要時及早對養(yǎng)殖情況作出干預，這樣也可減少分析師的工作量，有助他們進行大型數(shù)據(jù)分析，以改善養(yǎng)殖及動物管理。有關(guān)論文已於《英國皇家學會介面期刊》（Journal of the Royal Society Interface）發(fā)表，團隊預期該技術(shù)可於5年內(nèi)應用作商業(yè)用途。