Эффективность и безопасность любого устройства для коррекции поведения животных напрямую зависят от его способности точно идентифицировать целевое событие — в данном случае, звук лая. Существующие на рынке электронные ошейники зачастую демонстрируют общую проблему: недостаточную селективность акустического детектора. Такие устройства могут реагировать на широкий спектр звуков, схожих по громкости с лаем — например, на громкие разговоры людей, звук проезжающего транспорта или лай других собак на расстоянии, что приводит к ложным срабатываниям, когда животное подвергается корректирующему воздействию без видимой для него причины [1]. Подобные ситуации не только снижают эффективность воспитательного процесса, но и вызывают у питомца стресс, дезориентацию и могут привести к формированию неврозов, так как логическая связь между его действием (лаем) и последствием (воздействием) для животного нарушается.

Вышеизложенное определяет ключевую актуальность исследований в области проектирования современных электронных ошейников, которая заключается в поиске и реализации оптимального компромисса между тремя основополагающими критериями: гуманностью, эффективностью и безопасностью [2]. Гуманность предполагает минимизацию стрессовых факторов, что достигается, прежде всего, высокой точностью детектирования и адекватностью воздействия. Эффективность означает надежное и быстрое прекращение нежелательного поведения за счет правильно подобранного типа и силы корректирующего сигнала. Безопасность гарантирует, что само воздействие, будь то звук, вибрация или электростимуляция, не нанесет животному физического или психологического вреда даже при многократном применении. Создание устройства, удовлетворяющего всем этим требованиям одновременно, является сложной инженерно-биологической задачей, решение которой лежит в области интеллектуальной обработки сигналов и адаптивного управления.

Целью настоящего исследования является теоретическое обоснование и предложение принципов построения алгоритмического ядра электронного ошейника, способного обеспечить указанный компромисс. Актуальность данной работы обусловлена потребностью в переходе от простых, пороговых систем к интеллектуальным устройствам, которые не просто механически реагируют на громкий звук, а способны анализировать акустическую обстановку, обучаться на особенностях поведения конкретного животного и применять дифференцированную стратегию воздействия, соответствующую контексту ситуации и интенсивности нежелательного поведения.

Основой для достижения поставленных целей — создания устройства, одновременно гуманного, эффективного и безопасного — является разработка интеллектуальной системы детектирования, способной отличить лай от фонового шума с высокой достоверностью. Для этого необходимо анализировать не просто уровень звукового давления (громкость), но и комплекс акустических характеристик, присущих именно лаю как биологическому сигналу.

Ключевыми параметрами для анализа являются частотный состав, динамические особенности (форма огибающей звука) и временная картина. Звук лая собаки представляет собой сложный непериодический сигнал, энергия которого сосредоточена в определенном частотном диапазоне. Наблюдения показывают, что этот диапазон, хоть и варьируется в зависимости от размера, породы и индивидуальных особенностей животного, в целом для большинства собак лежит в пределах от 150–200 Гц до 1,8–2,5 кГц. При этом лай мелких пород, как правило, смещен в область более высоких частот (800–1500 Гц и выше), в то время как лай крупных собак характеризуется более выраженными низкочастотными компонентами (200–600 Гц). Учет данного факта позволяет на этапе проектирования заложить базовые полосовые фильтры (рис. 1) [3], отсекающие как низкочастотные помехи (гул, гром), так и высокочастотные (писк, звон).

Рис. 1. АЧХ реального полосового фильтра

Для эффективной работы устройству требуется способность к адаптации и анализу более тонких признаков. Помимо основного частотного диапазона, важным признаком является структура лая: он часто представляет собой серию коротких звуковых импульсов (отдельных «гавков») с характерными паузами между ними. Алгоритм должен оценивать не только спектр одиночного звукового всплеска, но и его продолжительность, а также периодичность следования таких всплесков, что характерно именно для лая, а не для одиночного громкого звука. Кроме того, перспективным направлением является внедрение элементов самообучения системы. При длительном использовании с конкретным животным алгоритм может уточнять «портрет» его лая, запоминая наиболее устойчивые частотные компоненты и динамические паттерны, тем самым постоянно повышая точность распознавания и снижая количество ошибок.

Таким образом, фундаментом для создания по-настоящему эффективного и гуманного ошейника «Антилай» служит не простой пороговый детектор громкости, а специализированный цифровой анализатор, реализующий многоуровневую проверку звукового сигнала на соответствие комплексу параметров, присущих лаю.

Литература:

1. Скопичев, В. Г. Поведение животных: учебное пособие / В. Г. Скопичев. — Санкт-Петербург: Лань, 2022. — 624 с.
2. Разработка устройства для оценки эмоционального состояния собак-компаньонов на основе анализа вокализаций при тревожности и лае / А. В. Авилов, A. V. Avilov, А. С. Фомина [и др.] // Ветеринарная патология. — 2023. — № 3 (85). — С. 32–44.
3. Вильчинский, В. Р. Цифровая обработка сигналов. Альтернативные методы: учебное пособие для вузов / В. Р. Вильчинский. — Санкт-Петербург: Лань, 2025. — 56 с.