هوش صوتی در خدمت سلامت طیور: رویکردی نوین برای تشخیص بیماری ها با استفاده از پردازش سیگنال و یادگیری ماشین

پایش صوتی به عنوان روشی نوین و غیرتهاجمی در تشخیص بیماری های طیور مطرح است و با بهره گیری از پردازش صوتی و یادگیری ماشین، امکان شناسایی سریع بیماری های تنفسی و عفونی مانند نیوکاسل، برونشیت و آنفلوآنزای مرغی را فراهم می کند. ویژگی های آکوستیک نظیر MFCC، DWT و تحلیل طیفی، همراه با الگوریتم هایی مانند شبکه های عصبی پیچشی (CNN)، الگوریتم های تشخیص الگو و مدل های پیش بینی، دقت تشخیص را افزایش می دهند. ادغام نظریه دمپستر-شیفر (DS) با داده های صوتی نیز بهبود قابل توجهی در دقت ایجاد کرده است. سیستم های خودکار مبتنی بر YOLO و LSTM امکان پایش بلادرنگ سلامت طیور را فراهم می کنند، که منجر به کاهش هزینه های نظارت، مدیریت کارآمدتر پرورش، جلوگیری از شیوع بیماری ها و کاهش خسارات اقتصادی می شود. ترکیب پردازش صوتی با هوش مصنوعی، راهکاری موثر برای پایش سلامت طیور است که توسعه آن می تواند کیفیت تولید را بهبود بخشد، وابستگی به روش های تشخیص سنتی را کاهش دهد و رفاه طیور را افزایش دهد. پیشرفت های آینده در این حوزه احتمالا سیستم های تشخیص صوتی را به ابزاری استاندارد در مدیریت گله های تجاری تبدیل خواهد کرد. این فناوری با بهینه سازی بیشتر، نقش کلیدی در صنعت طیور ایفا خواهد نمود.

کلیدواژه ها:

تشخیص بیماری های طیور ، پردازش سیگنال صوتی ، هوش مصنوعی ، نیوکاسل ، آنفلوآنزای مرغی ، برونشیت عفونی