研究负责人表示，这一突破证明AI可以通过声音模式解码动物情绪，有望彻底改变动物福利、畜牧业管理和保护工作，实现动物情绪的即时监测。
研究团队分析了数千条不同情绪状态下的动物发声，发现情绪效价的关键声学指标包括声音持续时间、能量分布、基频和振幅调制的变化。这些模式在不同物种间具有一致性，表明情绪的声音表达在进化上是保守的。
这项研究的主要科学发现有：AI模型对情绪效价的分类总体准确率为89.49%，显示出较强的积极和消极状态栏分能力；情绪效价的关键预测因数在物种之间是一致的，表明进化上保守的情绪表达系统；这项研究为人类语言的进化起源提供了见解，并可能重塑我们对动物情感的理解◆
