通过技术手段可以从鸡舍的噪音中识别出鸡只受到应激的叫声，准确率高达97%。

“鸡是十分喜欢发声的动物”：研究者发现鸡在受到应激的情况下发出的声音比通常的声音要大。

这项技术可以检测并量化饲养在舍内的鸡在应激情况下发出的叫声，并且可以将其与其它噪声区别开来，正确率已高达97%。研究标明，这项技术也可以用来提升其它种类农场动物的福利状况。

全球范围内，每年大概饲养250亿只鸡，它们中绝大部分是舍内养殖,每个鸡舍都有上千只鸡。因此，评估鸡的福利的一种办法就是聆听它们的叫音。

香港城市大学的动物行为和福利副教授Alan McElligott表示：“鸡是很喜欢发出叫声的，在受到应激的情况下叫声会更大，就是我们所说的有音调的叫声，即便是没有经过培训的人，识别出这种叫声来也不是很难”。

Alan McElligott讲到：“理论上来说，农户可以根据鸡的叫声来判断它们应激程度，并在必要的时候改善它们的饲养环境。然而，在成千上万的商业化养殖的鸡群中，想要依靠人类观察来管理是不实际的。在某些方面来说，人的出现可能会给鸡群带来更多应激，并且在这么大规模的养殖群体中，想要做到有效的察觉到鸡的应激叫声是不可能的。”

因此，他的团队已经制作出一个深度学习工具，能够从集约化养殖鸡群中自动识别出鸡群的叫声。这个工具被训练去使用那些已经被专家分好类的录音，这样就可以明确不同的声音所代表的情况。

根据在Journal of the Royal Society Interface发表的评估报告可知，该算法正确识别了97%的应激叫声。

“我们的目标不是统计有多少应激的叫声，而是为了使鸡生活在一个应激少的环境中，此技术有望在5年内可以投入使用”，Alan McElligott说。

在开始做算法之前，团队必须确保录音设备能在不同类型的鸡舍运行，并且要在高福利或者低福利标准的鸡舍进行测试，以确认不同的叫声对应的福利状态。

说服农户去采用这项技术可能会相对比较容易，Alan McElligott以前的研究已经发现雏鸡发出的应激叫声可以用来预测整个鸡群的生命周期内的体重增长和死亡率情况。

Alan McElligott还说“有时，很难说服那些必须以固定价格生产动物产品提供给超市或者消费者的农民，让他们使用科技技术来提高动物福利，但我们已经证明，应激叫声是预测死亡率和生长率的一个良好指标，并且也可以使养殖过程自动化。可以开发类似的技术来监测其他农场动物，尤其是像猪或者火鸡这种经常被饲养在室内且喜欢发出声音的动物。”

RSPCA的一位发言人表示：“我们非常认可这项研究，像这样的研究在检测和改善农场动物福利方面非常有用。但我们不愿意看到这项技术取代现场检查或者减少动物和饲养员的接触，因为这会导致饲养员技能的丧失或者对动物的操作更加困难。此外，应激叫声只是动物福利指标当中的一个，但是还有其他生理指标，例如跛足和腿部灼伤也应被关注。”