Методика классификации вокализации собак как маркера тревожного или агрессивного поведения

УДК 616.995.1]639.1.091
DOI 10.33861/2071-8020-2022-3-35-37

Авилов А.В., Фомина А.С., Крикунова А.А., Ермаков А.М. Федеральное государственное бюджетное
образовательное учреждение высшего образования «Донской государственный технический университет»,
г. Ростов-на-Дону

Согласно современным исследованиям [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24], лай собак выполняет определенные коммуникативные функции, направленные, прежде всего, на социальное взаимодействие с человеком. Акустические параметры собачьего лая должны предсказуемо изменяться в зависимости от контекста, что позволяет классифицировать лай на контекстно-зависимые подтипы. Звуковые проявления поведения собаки (лай, рычание, вой) расцениваются как маркеры эмоциональных состояний [10, 11, 13, 15], тогда как двигательные паттерны - поведенческих особенностей [5, 8]. Комплексная оценка движений и вокализаций позволяет получить объективные результаты поведения в естественной среде ввиду отсутствия экзогенных помех [9].

Вокализация собак представляет собой, в том числе частотно-мо-дулированные и гармонически структурированные крики, основная частота которых находится в диапазоне 30-13 000 Гц и снижается с возрастом [22]. Для собачьего лая характерен широкий диапазон акустических параметров - частоты, тональности и ритмичности. Акустические параметры лая зависят от контекста и могут использоваться как отражение внутреннего состояния собаки и ее общения с человеком (хотя имеется мнение об использовании лая для внутривидового общения) [1, 16]. Это опровергает предположение о нефункциональ-ности собачьего лая, и основным влиянием на него генетической изменчивости, вызванной доместикацией. Современная концепция предполагает, что использование лая и реакция на голос других животных и человека во многом определяются именно социальными взаимодействиями [10, 13, 14, 15, 24].

В качестве отражения эмоциональных реакций у собак предполагается такая особенность звукообразования, как возникновение «нелинейных явлений» (non-linear phenomena), представляющих собой резкие изменения гармонической структуры звука, воспроизводимого в гортани, вызванные рассинхронизацией колебаний двух голосовых связок [12].

Основная частота вокализаций у собак, как и у многих млекопитающих, вероятно, коррелирует с субъективным восприятием размеров тела (то есть для них свойственна атрибуция размеров тела по голосовому сигналу) [22]. Предполагается, что быстрое межмодальное сопоставление частоты вокализации и размера тела является одной из основ успешных внутригрупповых взаимодействий [10, 22].

Способность человека различать отдельных собак по особенностям их лая достоверно не доказана. Однако на эффективность данного различения оказывала влияние тональность: при прослушивании лая с низким соотношением гармоник к шуму способность различать вокализации конкретных собак была выше [13]. Важное значение имеет также предшествующий опыт общения собаками в целом [15], а также степень и тип эмоциональной привязанности к животному.

Существует мнение о возможности оценки человеком эмоциональной окраски лая на основе акустического сходства вокализаций [6]. Низкий тембр лая с короткими интервалами между отдельными криками расценивается человеком как признак агрессии, а высокий тембр с длинными интервалами - как доброжелательный [10, 13, 15, 16]. В исследовании Farago с соавторами показана корреляция длинных высоких звуков лая с состоянием страха, длинных низких - с агрессией, а коротких высокочастотных - с положительно окрашенными эмоциями [8].

В исследованиях [2, 4] достаточно подробно рассмотрены параметры и характеристики лая и воя домашних собак и волко-собачьих гибридов. Целью исследования являлся количественный анализ встречаемости и обнаружение индивидуальных особенностей использования различных нелинейных вокальных феноменов в скулениях домашних собак. Нелинейности при вокализации достоверно чаще встречались в пределах низкой основной частоты по сравнению с высокой, и достоверно реже в криках с обеими основными частотами, чем в криках только с одной из них. Низкая основная частота скулений производится голосовыми связками, что было подтверждено в экспериментальных исследованиях по связи звукопродукции с активностью ларингеальных мышц и подсвязочным давлением на анестезированных домашних собаках [4, 17]. Небольшая асимметрия в натяжении правой и левой голосовых связок в сочетании с изменениями подсвязочного давления, ответственны за все разнообразие нелинейных феноменов (субгармоники, хаос, частотные скачки в пределах низкой основной частоты), которое может встречаться в скулениях домашних собак. Авторами введено понятие «вокальные мембраны», представляющие собой небольшие выросты на голосовых связках. У собак, имеющих «вокальные мембраны», нелинейные феномены встречались в большем числе криков и были более продолжительными, чем у тех, у которых «вокальные мембраны» отсутствовали [7, 18, 19, 20, 21]. Показана способность собак одновременно издавать высокочастотный писк и голосовые звуки, что приводит к появлению криков с двумя основными частотами в спектре.

В работе ученых [23] показана возможность собак издавать голосовыми связками частоты свыше 3 кГц, что также появлялась в экспериментально вызванных скулениях при анестезии. Ими установлено, что звуки такой частоты издаются в результате завихрений воздушного потока (турбулентности) при прохождении тонких сужений вокального тракта, и что высокочастотные скуления производились через нос, в то время как низкочастотный лай - через рот [7]. Также установлено, что при высокочастотных скулениях домашние собаки кричали с закрытым ртом, а появление низкой основной частоты (и превращение высокочастотного скуления в бифоническое) сопровождалось открыванием рта. Это косвенно подтверждает, что голосовые связки не участвуют в продукции высокой основной частоты скулений.

Целью нашего исследования стала разработка наиболее простого метода классификации вокализации собак как маркера тревожного или агрессивного поведения. Во многих статьях [2, 3, 4, 7, 17, 18, 19, 20, 21, 23] амплитудно-частотные характеристики вокализаций собак рассматриваются с описанием различных параметров вокализаций и нелинейностей в различных аспектах. Так как спектральные характеристики находятся в большой зависимости от массы и размеров собаки, от строения гортани, и изменчивы в динамике, то их достаточно сложно использовать как маркер тревожности, а также сложно обрабатывать и регистрировать в реальном времени.

Материалы и методы исследований. В статье предлагается методика классификации вокализаций собак с помощью длительности вокализаций за определенных период времени. Как правило, для классификации вокализаций звуковые данные регистрируются и собираются звуковыми датчиками с последующей обработкой и классификацией событий. Для исследования были использованы аудиозаписи вокализаций собак и их спектрограммы.

Для реализации поставленной цели предложено регистрировать повышение интенсивности сигнала при вокализации с помощью датчика шума или микрофона, размещенного на ошейнике собаки. Амплитуду и длительность сигнала предлагается регистрировать с помощью микроконтроллера, который производит обработку и классифицирует событие тревоги у животного с передачей данных на удаленный сервер и Telegram-бот владельца (где появится оповещение о наступлении события).

Поскольку носимые устройства для домашних собак нуждаются в непрерывном сборе данных (так как поведение не ограничено определенным периодом времени), предлагается проводить оценку длительности вокализации при повышении интенсивности или амплитуды сигнала, получаемого с микрофона. При регистрации вокализации микроконтроллер обрабатывает и передает данные по беспроводной сети через платформу IoT, а также через Telegram-бот, что позволить интегрировать и использовать возможности устройства для безопасности в системах «Умный дом» или «Smart Home». Таким образом, собака будет выступать в системе «Умный дом», как датчик тревоги.

Чтобы проверить предложенный метод, фактические звуковые события домашних собак, соответствующие лаю, рычанию, вою и нытью, были получены с помощью самостоятельных наблюдений за собаками, а также взяты из открытых интернет-ресурсов. Полученные интенсивности звуков были разделены на два класса звуковых событий: тревога и одиночество.

Для поиска методики классификации лая собак был проведен акустический анализ вокализаций собак с помощью микрофона Behringer XM8500 с частотой дискретизации 44 кГц и широкой полосой пропускания частот от 50 ГЦ до 15 кГц. Благодаря кардиоидной направленности звука указанный микрофон имеет точный его прием от источника и отлично передает оттенки вокализации. Звуковые данные, записанные для эксперимента, были получены независимо от типа и размера домашних собак. Звуковые данные были получены из несжатого формата WAV, который может преобразовывать аналоговые звуки в цифровые без потери данных.

Аудио- и видеоконтент для предварительного эксперимента обрабатывался с помощью свободно распространяемого аудиоредактора Audacity для Windows. Был проведен анализ акустических вокализаций собак и построены спектрограммы. Каждый фрагмент звучания от 1 до 4 секунд был проанализирован и разделен вручную. Всего было исследовано более 250 вокализаций.

Результат исследований и их обсуждение. Регистрация маркера тревожного/ агрессивного поведения. Спектрограммы вокализации собак в состоянии тревожности представлены на рисунке 1. В спектрограммах отчетливо наблюдаются первые моды колебаний от 200500 Гц в зависимости от массы тела и размеров животного, причем область мод колебаний вокализации находилась в диапазоне от 200 до 5 000 Гц. Среднее значение первой моды колебаний составило 400 Гц, второй - 800 Гц, третьей - 1 200 Гц, четвертой - 1 600 Гц, что не противоречит результатам, представленным в литературных источниках [17, 19, 23].

Рис. 1. Спектрограммы вокализации собак в состоянии тревожности

В результате анализа вокализаций были построены усредненные типы спектрограммы в состоянии тревожности, представленные на рисунке 2.

Рис. 2. Усредненные спектрограммы вокализации собак в состоянии тревожности

При записи вокализаций передаваемые данные представляют собой данные в виде оповещений, в которых указано время и факт наступления события. Алгоритм предлагаемого метода обнаружения тревожности у собак показан на рисунке 3.

Рис. 3. Алгоритм регистрации типа деятельности животного при вокализации

Алгоритм работает следующим образом:

1) чтение сигнала;

2) регистрация возрастания значения амплитуды сигнала;

3) если амплитуда сигнала больше порогового значения, то запускаем таймер отсчета высокого уровня сигнала и его длительность;

4) если амплитуда сигнала меньше порогового значения, останавливаем счетчик;

5) регистрация события;

6) в течение некоторого времени, например, 30 секунд, проводится подсчет количества и длительности событий;

7) в зависимости от количества и длительности событий проводится анализ принадлежности события к маркерам тревожности;

8) передача данных на сервер и Telegram-бот.

Предлагается разработать компактное устройство регистрации вокализаций собаки, которое может фиксироваться на ошейник. Структурная схема устройства представлена на рисунке 4.

Рис. 4. Структурная схема устройства для регистрации вокализации собак

Заключение. Анализ полученных результатов позволяет выявить следующие закономерности:

• моды колебаний при одном фрагменте вокализации характерно меняются в динамике;
• спектрограммы вокализаций собак показывают одинаковые формы интонирования нескольких фрагментов (то есть картина спектрограммы повторяется); картина вокализации происходит в одной и той же тональности с одинаковым изменением звуковысотности и характерно повторяющимися нелинейностями;
• начиная с пятой моды (гармоники) колебаний, амплитуда существенно снижается и плохо регистрируется;
• определенно хорошо регистрируются основные 1-4 гармоники колебаний, что может быть использовано для классификации вокализации собак как маркера тревожности или агрессивного поведения;
• различия в вокализации указывают на то, что акустическая структура лая предсказуемо меняется в зависимости от контекста;
• спектрограммы при скулении показывают существенное различие в длительности сигнала от других видов деятельности; средняя продолжительность вокализации при этом составила от 2 до 4 секунд, при этом в спектре сигналов наблюдаются четкие моды колебаний голосовых связок в диапазоне от 500-300 Гц, которые имеют нелинейную динамику, чего не наблюдается при вокализации в других видах деятельности, например, когда животное интенсивно лает и злится;
• при анализе вокализаций собак предлагается использовать ин-тервалограмму (длительность вокализации) и спектрограмму (изменение амплитуды в течение определенного времени) и количество событий как основу для маркера тревожности или агрессивного поведения.

Таким образом, результаты проведенного исследования помогут разработать методику определения состояния животного с помощью акустического метода, определить параметры вокализации собак при различных условиях обитания, и понять, как лай выполняет разные функции в разных контекстах.

Список литературы:

1. Авилов А.В. Исследование методики идентификации заболеваний голосового аппарата человека. Актуальная биотехнология. 2015. № 2 (13). С. 26-28.
2. Володин И.А., Володина Е.В., Филатова О.А. Нелинейные феномены, определяющие высокую структурную изменчивость скулений домашней собаки Canis familiaris (Carnivora, Canidae) Бюл. Моск. о-ва испытателей природы. отд. биол. 2007. т. 112, вып. 4.
3. Чулкина М.М., Володин И.А., Володина Е.В. Индивидуальная, половая и межпородная изменчивость лая домашней собаки Canis familiaris (Carnivora, Canidae)// Зоол. журн. 2006. Т. 85, № 4. С. 544-555.
4. Berry D.A., Herzel H., Titze I.R., Story В. Bifurcations in excised larynx experiments // J. Voice. 1996. Vol. 10. P. 129-138.
5. Bleuer-Elsner S., Zamansky A., Fux A., Kaplun D., Romanov S., Sinitca A., Masson S., van der Linden D. Computational Analysis of Movement Patterns of Dogs with ADHD-Like Behavior. Animals (Basel). 2019 Dec 13; 9 (12): 1140. doi: 10.3390/ani9121140.
6. Farago T, Andics A, Devecseri V, Kis A, Gacsi M, Miklosi A. Humans rely on the same rules to assess emotional valence and intensity in conspecific and dog vocalizations. Biol Lett. 2014;10(1):20130926. Published 2014 Jan 8. doi:10.1098/rsbl.2013.0926
7. Fitch W.T. The phonetic potential of nonhuman vocal tracts: comparative cineradiographic observations of vocalizing animals// Phonetica. 2000. Vol. 57. P. 205-218.
8. Fux A., Zamansky A., Bleuer-Elsner S., van der Linden D., Sinitca A., Romanov S., Kaplun D. Objective Video-Based Assessment of ADHD-Like Canine Behavior Using Machine Learning. Animals (Basel). 2021 Sep 26;11(10):2806. doi: 10.3390/ ani11102806. PMID: 34679828; PMCID: PMC8532741.
9. Gobbo E, Zupan Semrov M. Neuroendocrine and Cardiovascular Activation During Aggressive Reactivity in Dogs. Front Vet Sci. 2021;8:683858. Published 2021 Aug 9. doi:10.3389/fvets.2021.683858
10. Jegh-Czinege Nikolett, Tamas Farago & Peter Pongracz (2020) A bark of its own kind - the acoustics of ‘annoying’ dog barks suggests a specific attention-evoking effect for humans, Bioacoustics, 29:2, 210-225, DOI: 10.1080/09524622.2019.1576147
11. Kim Y, Sa J, Chung Y, Park D, Lee S. Resource-Efficient Pet Dog Sound Events Classification Using LSTM-FCN Based on Time-Series Data. Sensors (Basel). 2018 Nov 18;18(11):4019. doi: 10.3390/s18114019.
12. Marx A., Lenkei R., Perez Fraga P., Bakos V., Kubinyi E., Farago T. Occurrences of non-linear phenomena and vocal harshness in dog whines as indicators of stress and ageing. Sci Rep. 2021;11(1):4468. doi:10.1038/s41598-021-83614-1
13. Molnar C, Pongracz P, Doka A, Miklosi A. Can humans discriminate between dogs on the base of the acoustic parameters of barks? Behav Processes. 2006 Jul;73(1):76-83. doi: 10.1016/j.beproc.2006.03.014.
14. Policht R., Matejka O., Benediktova K., Adamkova J., Hart V. Hunting dogs bark differently when they encounter different animal species. Sci Rep. 2021 Sep 23;11(1):17407. doi: 10.1038/s41598-021-97002-2.
15. Pongracz P., Molnar C., Miklosi A. Acoustic parameters of dog barks carry emotional information for humans // Applied Animal Behaviour Science, 2006. Volume 100, Issues 3-4, Pages 228-240.
16. Pongracz P. 2017. Modeling evolutionary changes in information transfer. Effects of domestication on the vocal communication of dogs (Canis familiaris). Eur Psychol. 22:219-232.
17. Riede Т., Boehme G., Frey R., Fitch W.T., East M.L., Hofer H., Herzel H. Canids and hyaenas possess morphological structures that could be responsible for nonlinear phenomena during vocalization // Advances in Ethology. 2000. Vol. 45. P. 63
18. Riede Т., Fitch W.T. Vocal tract length and acoustics of vocalization in the domestic dog (Canis familiaris) // J. Exp. Biol. 1999. Vol. 202. P. 2859-2867.
19. Riede T., Herzel H., Hammerschmidt K., Brunnberg L., Tembrock G. The harmonic-to-noise ratio applied to dog barks // J. Acoust. Soc. Amer. 2001. Vol. 110, N 4. P. 2191—2197.
20. Riede Т., Herzel H., Mehwald D., Seidner W., Trumler E., Tembrock G., Boehme G. Nonlinear phenomena in the natural howling of a dog-wolf mix // Ibid. 2000. Vol. 108. P. 1435-1442.
21. Riede Т., Wilden I., Tembrock G. Subharmonics, biphonations, and frequency jumps — common components of mammalian vocalization or indicators for disorders // Z. Saugetierkunde. 1997. Vol. 62. Suppl. 2. P. 198-203.
22. Root-Gutteridge H., Ratcliffe VF, Neumann J, Timarchi L, Yeung C, Korzeniowska AT, Mathevon N, Reby D. Effect of pitch range on dogs’ response to conspecific vs. heterospecific distress cries. Sci Rep. 2021 Oct 5;11(1):19723. doi: 10.1038/s41598-021
23. Solomon N.P., Luschei E., Kang L. Fundamental frequencyand tracheal pressure during three types of vocalizations elicited from anaesthetized dogs // J. Voice. 1995. Vol.9. P. 403-412.
24. Yin S. A new perspective on barking in dogs (Canis familiaris). J Comp Psychol. 2002 Jun;116(2):189-93. doi: 10.1037/0735-7036.116.2.189.

Резюме. Для собачьего лая характерен широкий диапазон акустических параметров - частоты, тональности и ритмичности. Акустические параметры лая зависят от контекста и могут использоваться как отражение внутреннего состояния собаки и ее общения с человеком. Предполагается, что быстрое межмодальное сопоставление частоты вокализации и размера тела является одной из основ успешных внутригрупповых взаимодействий. В статье описан разработанный авторами метод классификации вокализации собак как маркера тревожности или агрессивного поведения, а также предложена методика классификации вокализаций собак с помощью длительности вокализаций за определенных период времени. Авторами описан алгоритм регистрации типа деятельности животного при вокализации. Предложена структурная схема устройства для регистрации вокализации собак для интегрирования предложенной методики в систему «Умный дом». Для исследования были использованы аудиозаписи вокализаций собак и их спектрограммы. Повышение интенсивности сигнала при вокализации регистрировалось с помощью датчика шума или микрофона, размещенного на ошейнике собаки, а амплитуду и длительность сигнала - с помощью микроконтроллера, который производит обработку и классифицирует событие тревоги у животного с передачей данных на удаленный сервер и Telegram-бот владельца. Результаты проведенного авторами исследования помогут разработать методику определения состояния животного с помощью акустического метода, определить параметры вокализации собак при различных условиях обитания, и понять, как лай выполняет разные функции в разных контекстах.

Ключевые слова: собака, вокализация, лай, скуление, маркер, тревожность, агрессивное поведение, датчик шума, амплитуда сигнала, спектрограмма.

Сведения об авторах:

Авилов Алексей Васильевич, доцент кафедры «Приборостроение и биомедицинская инженерия» ФГБОУ ВО «Донской государственный технический университет»; 344000, г. Ростов-на-Дону, пл. Гагарина, 1; тел.: 8-903-4363602; e-mail: znakav@mail.ru.

Фомина Анна Сергеевна, доцент кафедры «Биология и общая патология» ФГБОУ ВО «Донской государственный технический университет»; 344000, г. Ростов-на-Дону, пл. Гагарина, 1; тел.: 8-908-1742627; e-mail: a_bogun@mail.ru.

Крикунова Анастасия Анатольевна, студент кафедры «Биология и общая патология» ФГБОУ ВО «Донской государственный технический университет»; 344000, г. Ростов-на-Дону, пл. Гагарина, 1; тел.: 8-918-5342234; e-mail: lcd.05@mail.ru.

Ответственный за переписку с редакцией: Ермаков Алексей Михайлович, доктор биологических наук, профессор, декан факультета «Биоинженерия и ветеринарная медицина» ФГБОУ ВО «Донской государственный технический университет»; 344000, г. Ростов-на-Дону, пл. Гагарина, 1; тел.: 8-928-2143344; e-mail: amermakov@ya.ru.

	Полезные ссылки
Департамент ветеринарии Краснодарского края Ассоциация Практикующих Ветеринарных Врачей