与人类一样，动物也有自己的情绪，只是大家的「语言」和表达的方式各不相同。人类听起来相似的叫声里，其实就藏着动物的不一样的情绪信息。

一个由哥本哈根大学、苏黎世联邦理工学院和法国国家农业、食品和环境研究所（INRAE）参与的国际研究小组，不久前在《Nature》的《Scientific Reports》（《科学报告》）期刊上发表的文章里，开发了一种算法来解码猪的情绪。

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研究中表示，目前为止对情绪声音指标的研究通常仅限于特定年龄的动物产生的特定呼叫类型。家猪是一种声音交流高度发达的物种，发声的声学特征因环境而异。为了进行研究，研究人员对来自 411 头猪的 7414 份声音数据进行了分析，环境涵盖从出生到屠宰（死亡）中的众多场景。

之前的研究表明，家猪的发声可以分为高频（HF）和低频（LF），高频叫声（如尖叫声）与负面情绪相关，低频叫声则与积极或中性情绪相关联。

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研究人员对猪的声音的研究还伴随着行为观察，并在可能的情况下进行心率监测。在研究之后，建立了行为与情绪之间的关联。当猪与家人团聚，挤成一团，接受哺乳等情绪积极的场景下，会触发猪的接近或搜索行为。

而在有压力、被孤立、与其它猪打架，被屠宰和阉割等生活适应性降低的情况下，猪就会情绪消极。

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除了验证高频叫声与消极情绪、低频声音与积极情绪之间的联系。在对声音数据进行更彻底地分析后，研究人员还发现，在理解猪的情绪上，两个特定的声学特性与频率同样很重要，那就是持续的时间与叫声的振幅。

来自哥本哈根大学的作者 Elodie Briefer 表示：「当我们观察积极和消极的情况时，猪的叫声有明显的差异。在积极的情况下，叫声要短得多，幅度波动很小。」

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之后，研究人员使用神经网络开发了一种算法，训练的算法可以识别猪的叫声，从而翻译猪声音中的情感特征。研究人员称，这种算法的初始迭代，有 92% 的准确率，可以正确地将猪的情绪从它们的叫声中转换出来。

研究人员的长期目标，是开发某种应用程序，可以实时监控猪的情绪状况，农民也可以借此改善动物的福利。

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值得一提的是，除了猪，Briefer 认为或许可以使用这种分析方法开发一种通用翻译器，应用于其他种类的哺乳动物，通过动物发出的声音来追踪情绪。

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