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Among the challenges of pig farming in today's competitive market, there is factor of the product traceability that ensures, among many points, animal welfare. Vocalization is a valuable tool to identify situations of stress in pigs, and it can be used in welfare records for traceability. The objective of this work was to identify stress in piglets using vocalization, calling this stress on three levels: no stress, moderate stress, and acute stress. An experiment was conducted on a commercial farm in the municipality of Holambra, São Paulo State , where vocalizations of twenty piglets were recorded during the castration procedure, and separated into two groups: without anesthesia and local anesthesia with lidocaine base. For the recording of acoustic signals, a unidirectional microphone was connected to a digital recorder, in which signals were digitized at a frequency of 44,100 Hz. For evaluation of sound signals, Praat® software was used, and different data mining algorithms were applied using Weka® software. The selection of attributes improved model accuracy, and the best attribute selection was used by applying Wrapper method, while the best classification algorithms were the k-NN and Naive Bayes. According to the results, it was possible to classify the level of stress in pigs through their vocalization. Entre os desafios da suinocultura no atual mercado competitivo, destaca-se a rastreabilidade do produto, que garante, entre muitos pontos, a questão do bem-estar animal. A vocalização é uma ferramenta útil para identificar situações de estresse em suínos e pode ser usada em registros de bem-estar, em processos de rastreabilidade. Este trabalho teve o objetivo de identificar estresse em leitões através da vocalização, classificando esse estresse em três níveis: sem estresse, estresse moderado e estresse agudo. Foi realizado um experimento em granja comercial da cidade de Holambra-SP, onde se gravou a vocalização de vinte leitões durante o procedimento de castração, separados em dois grupos: sem anestesia e com anestesia local à base de Lidocaína. Para a captura dos sinais acústicos, foi utilizado um microfone unidirecional conectado a um gravador digital, em que os sinais foram digitalizados a uma frequência de 44.100 Hz. Para análises dos sinais sonoros, foi usado o software Praat®, e diferentes algoritmos de mineração dos dados foram aplicados no software Weka®. A seleção de atributos melhorou a acurácia do modelo, sendo que o melhor método de seleção de atributos usado foi o Wrapper, enquanto os melhores algoritmos de classificação foram o k- NN e o Naive Bayes. De acordo com os resultados, foi possível classificar o nível de estresse em suínos através de sua vocalização

Efficiency of distinct data mining algorithms for classifying stress level in piglets from their vocalization