【事件の表示】
　特許第６７４７４８９号発明「情報処理方法、情報処理システムおよびプログラム」の特許異議申立事件について、次のとおり決定する。
【結　論】
　特許第６７４７４８９号の特許請求の範囲を訂正請求書に添付された訂正特許請求の範囲のとおり、訂正後の請求項〔１〜９〕について訂正することを認める。
　特許第６７４７４８９号の請求項６〜９に係る特許を維持する。
　特許第６７４７４８９号の請求項１、３〜５に係る特許についての特許異議の申立てを却下する。
【理　由】
第１　手続の経緯
　特許第６７４７４８９号（以下、「本件特許」という。）の請求項１〜１１に係る特許についての出願は、平成３０年１１月６日に出願されたものであって、令和２年８月１１日にその特許権の設定登録（特許公報発行日　令和２年８月２６日）がされた。
　その後、令和３年２月１０日に特許異議申立人家田亘久により本件特許の請求項１、３〜９に対して特許異議の申立てがされた。
　そして、その後の経緯は次のとおりである。
　令和３年４月６日付け：取消理由通知書
　　　同年６月９日　　：訂正請求書、意見書の提出（特許権者）
　なお、特許異議申立人から上記訂正請求書等に対する意見書は提出されなかった。
第２　訂正の適否についての判断
１　請求の趣旨、訂正の内容
（１）請求の趣旨
　令和３年６月９日に特許権者により行われた、願書に添付した特許請求の範囲の訂正（以下、「本件訂正」という。）の請求の趣旨は、特許第６７４７４８９号の特許請求の範囲を、本件訂正請求書に添付した訂正特許請求の範囲の通り、訂正後の請求項１〜９について訂正することを求める、というものである。
（２）訂正の内容
　本件訂正の内容は以下のア〜クのとおりである。
ア　訂正事項１
　特許請求の範囲の請求項１を削除する。
イ　訂正事項２
　特許請求の範囲において請求項１を引用する請求項２を独立形式に変更し、以下のように訂正する。
「【請求項２】
　発音源を表す発音源データと発音スタイルを表すスタイルデータと発音条件を表す合成データと、を機械学習により生成された合成モデルに入力することで、前記発音スタイルおよび前記発音条件のもとで前記発音源が発音すべき合成音の音響的な特徴を表す特徴データを生成する、コンピュータにより実現される情報処理方法であって、
　前記発音条件は、音符毎の音高を含む
　
情報
ウ　訂正事項３
　特許請求の範囲の請求項３を削除する。
エ　訂正事項４
　特許請求の範囲の請求項４を削除する。
オ　訂正事項５
　特許請求の範囲の請求項５を削除する。
カ　訂正事項６
　特許請求の範囲の請求項６のうち、請求項１を引用するものを独立形式に変更し、以下のように訂正する。
「【請求項６】
　発音源を表す発音源データと発音スタイルを表すスタイルデータと発音条件を表す合成データと、を機械学習により生成された合成モデルに入力することで、前記発音スタイルおよび前記発音条件のもとで前記発音源が発音すべき合成音の音響的な特徴を表す特徴データを生成する、コンピュータにより実現される情報処理方法であって、
　前記情報処理方法は、さらに、
　新規発音源を表す新規発音源データと前記新規発音源に対応する発音スタイルを表すスタイルデータと前記新規発音源による発音の発音条件を表す新規合成データと、を前記合成モデルに入力することで、前記新規発音源の発音スタイルおよび前記新規発音源による発音の発音条件のもとで前記新規発音源が発音する音響の音響的な特徴を表す新規特徴データを生成し、
　前記新規合成データが表す発音条件のもとで前記新規発音源が発音した音響に関する既知特徴データと、前記新規特徴データとの差異が減少するように、前記新規発音源データおよび前記合成モデルを更新する
　
情報
キ　訂正事項７
　特許請求の範囲の請求項７のうち、請求項１を引用するものを独立形式に変更し、以下のように訂正する。
「【請求項７】
　発音源を表す発音源データと発音スタイルを表すスタイルデータと発音条件を表す合成データと、を機械学習により生成された合成モデルに入力することで、前記発音スタイルおよび前記発音条件のもとで前記発音源が発音すべき合成音の音響的な特徴を表す特徴データを生成する、コンピュータにより実現される情報処理方法であって、
　前記発音源データは、相異なる複数の発音源により発音される音響の特徴に関する前記複数の発音源の間の関係を表す第１空間におけるベクトルを表し、
　前記スタイルデータは、相異なる複数の発音スタイルにより発音される音響の特徴に関する前記複数の発音スタイルの間の関係を表す第２空間におけるベクトルを表す
　
情報
ク　訂正事項８
　特許請求の範囲の請求項８のうち、請求項１を引用するものを独立形式に変更し、以下のように訂正する。（請求項８を引用する請求項９も同様に訂正する。）
「【請求項８】
　発音源を表す発音源データと発音スタイルを表すスタイルデータと発音条件を表す合成データと、を機械学習により生成された合成モデルに入力することで、前記発音スタイルおよび前記発音条件のもとで前記発音源が発音すべき合成音の音響的な特徴を表す特徴データを生成する、コンピュータにより実現される情報処理方法であって、
　前記合成モデルは、
　前記合成音の基本周波数の時系列を生成する第１生成モデルと、
　前記第１生成モデルが生成した基本周波数の時系列に応じて前記合成音のスペクトル包絡の時系列を生成する第２生成モデルとを含む
　
情報
２　一群の請求項について
　訂正前の請求項１〜９について、請求項２〜９は、請求項１を直接的又は間接的に引用しているものであって、訂正事項１によって記載が訂正される請求項１に連動して訂正されるものである。したがって、訂正前の請求項１〜９に対応する訂正後の請求項１〜９は、特許法１２０条の５第４項に規定する一群の請求項である。
３　訂正事項１、３〜５について
（１）訂正の目的
　訂正事項１、３〜５は、それぞれ請求項１、３〜５を削除するものであるから、「特許請求の範囲の減縮」を目的とするものである。
　したがって、訂正事項１、３〜５は、特許法第１２０条の５第２項ただし書第１号の規定に適合するものである。
（２）願書に添付した明細書、特許請求の範囲又は図面に記載した事項の範囲内の訂正であること
　訂正事項１、３〜５は、それぞれ請求項１、３〜５を削除するものであるから、願書に添付した明細書、特許請求の範囲又は図面に記載した事項の範囲内の訂正である。
　したがって、訂正事項１、３〜５は、特許法第１２０条の５第９項で準用する特許法第１２６条第５項の規定に適合するものである。
（３）実質上特許請求の範囲を拡張し、又は変更する訂正ではないこと
　訂正事項１、３〜５は、それぞれ請求項１、３〜５を削除するものであるから、実質上特許請求の範囲を拡張し、又は変更するものには該当しない。
　したがって、訂正事項１、３〜５は、特許法第１２０条の５第９項で準用する特許法第１２６条第６項の規定に適合するものである。
（４）独立特許要件
　本件特許異議申立事件においては、訂正前の請求項１、３〜９について特許異議の申立てがされているから、訂正前の請求項１、３〜５に係る訂正事項１、３〜５に関して、特許法第１２０条の５第９項で読み替えて準用する特許法第１２６条第７項の独立特許要件は課されない。
４　訂正事項２、６〜８について
（１）訂正の目的について
　訂正事項２は、訂正前の請求項２が訂正前の請求項１を引用する記載であったものを、請求項間の引用関係を解消し、請求項１の記載を引用しないものとし、独立形式の請求項へ改めるための訂正である。
　訂正事項６は、訂正前の請求項６が訂正前の請求項１〜５の何れかの記載を引用する記載であったものを、請求項２〜５を引用しないものとしたうえで、請求項１を引用するものについて請求項間の引用関係を解消して、請求項１の記載を引用しないものとし、独立形式の請求項へ改めるための訂正である。
　訂正事項７は、訂正前の請求項７が訂正前の請求項１〜６の何れかの記載を引用する記載であったものを、請求項２〜６を引用しないものとしたうえで、請求項１を引用するものについて請求項間の引用関係を解消して、請求項１の記載を引用しないものとし、独立形式の請求項へ改めるための訂正である。
　訂正事項８は、訂正前の請求項８が訂正前の請求項１〜７の何れかの記載を引用する記載であったものを、請求項２〜７を引用しないものとしたうえで、請求項１を引用するものについて請求項間の引用関係を解消して、請求項１の記載を引用しないものとし、独立形式の請求項へ改めるための訂正である。
　以上から、訂正事項２、６〜８は、いずれも「他の請求項の記載を引用する請求項の記載を当該他の請求項の記載を引用しないものとすること」を目的とするものである。
　したがって、訂正事項２、６〜８は、特許法第１２０条の５第２項ただし書第４号の規定に適合するものである。
（２）願書に添付した明細書、特許請求の範囲又は図面に記載した事項の範囲内の訂正であること
　訂正事項２、６〜８は、独立形式の請求項へ改めることが何ら実質的な内容の変更を伴うものではないから、願書に添付した明細書、特許請求の範囲又は図面に記載した事項の範囲内の訂正である。
　したがって、訂正事項２、６〜８は、特許法第１２０条の５第９項で準用する特許法第１２６条第５項の規定に適合するものである。
（３）実質上特許請求の範囲を拡張し、又は変更する訂正ではないこと
　訂正事項２、６〜８は、独立形式の請求項へ改めることが何ら実質的な内容の変更を伴うものではないから、実質上特許請求の範囲を拡張し、又は変更するものには該当しない。
　したがって、訂正事項２、６〜８は、特許法第１２０条の５第９項で準用する特許法第１２６条第６項の規定に適合するものである。
（４）独立特許要件
　訂正事項２、６〜８は、特許法第１２０条の５第２項ただし書第４号に規定する事項を目的とする訂正であるから、訂正前の請求項２、６〜８に係る訂正事項２、６〜８に関して、特許法第１２０条の５第９項で読み替えて準用する特許法第１２６条第７項の独立特許要件は課されない。
５　訂正についてのむすび
　以上のとおりであるから、本件訂正請求書による訂正（訂正事項１〜８）は、特許法第１２０条の５第２項ただし書第１号及び第４号に規定する事項を目的とするものであり、かつ、同条第４項並びに同条第９項において準用する同法第１２６条第５項及び第６項の規定に適合するものである。
　したがって、特許請求の範囲を、本件訂正請求書に添付された訂正特許請求の範囲のとおり、訂正後の請求項〔１〜９〕について訂正することを認める。
第３　訂正後の発明
　令和３年６月９日の本件訂正請求により訂正された本件特許請求の範囲の請求項１〜９に係る発明（以下、「本件訂正発明１」〜「本件訂正発明９」という。）、及び、本件特許の請求項１０、１１に係る発明は、訂正請求書に添付された訂正特許請求の範囲に記載された以下のとおりのものである。
　なお、上記第２のとおり、請求項１、３〜５は、本件訂正請求により削除された。
　ここで、本件訂正発明６〜本件訂正発明８の各構成には、（Ａ）〜（Ｈ）の符号を付した。以下、構成Ａ〜構成Ｈという。
〔本件訂正発明１〕【請求項１】
（削除）
〔本件訂正発明２〕【請求項２】
　発音源を表す発音源データと発音スタイルを表すスタイルデータと発音条件を表す合成データと、を機械学習により生成された合成モデルに入力することで、前記発音スタイルおよび前記発音条件のもとで前記発音源が発音すべき合成音の音響的な特徴を表す特徴データを生成する、コンピュータにより実現される情報処理方法であって、
　前記発音条件は、音符毎の音高を含む
　情報処理方法。
〔本件訂正発明３〕【請求項３】
（削除）
〔本件訂正発明４〕【請求項４】
（削除）
〔本件訂正発明５〕【請求項５】
（削除）
〔本件訂正発明６〕【請求項６】
（Ａ）発音源を表す発音源データと発音スタイルを表すスタイルデータと発音条件を表す合成データと、を機械学習により生成された合成モデルに入力することで、前記発音スタイルおよび前記発音条件のもとで前記発音源が発音すべき合成音の音響的な特徴を表す特徴データを生成する、コンピュータにより実現される情報処理方法であって、
　前記情報処理方法は、さらに、
（Ｂ）新規発音源を表す新規発音源データと前記新規発音源に対応する発音スタイルを表すスタイルデータと前記新規発音源による発音の発音条件を表す新規合成データと、を前記合成モデルに入力することで、前記新規発音源の発音スタイルおよび前記新規発音源による発音の発音条件のもとで前記新規発音源が発音する音響の音響的な特徴を表す新規特徴データを生成し、
（Ｃ）前記新規合成データが表す発音条件のもとで前記新規発音源が発音した音響に関する既知特徴データと、前記新規特徴データとの差異が減少するように、前記新規発音源データおよび前記合成モデルを更新する
（Ａ）情報処理方法。
〔本件訂正発明７〕【請求項７】
（Ａ）発音源を表す発音源データと発音スタイルを表すスタイルデータと発音条件を表す合成データと、を機械学習により生成された合成モデルに入力することで、前記発音スタイルおよび前記発音条件のもとで前記発音源が発音すべき合成音の音響的な特徴を表す特徴データを生成する、コンピュータにより実現される情報処理方法であって、
（Ｄ）前記発音源データは、相異なる複数の発音源により発音される音響の特徴に関する前記複数の発音源の間の関係を表す第１空間におけるベクトルを表し、
（Ｅ）前記スタイルデータは、相異なる複数の発音スタイルにより発音される音響の特徴に関する前記複数の発音スタイルの間の関係を表す第２空間におけるベクトルを表す
（Ａ）情報処理方法。
〔本件訂正発明８〕【請求項８】
（Ａ）発音源を表す発音源データと発音スタイルを表すスタイルデータと発音条件を表す合成データと、を機械学習により生成された合成モデルに入力することで、前記発音スタイルおよび前記発音条件のもとで前記発音源が発音すべき合成音の音響的な特徴を表す特徴データを生成する、コンピュータにより実現される情報処理方法であって、
（Ｆ）前記合成モデルは、
　前記合成音の基本周波数の時系列を生成する第１生成モデルと、
　前記第１生成モデルが生成した基本周波数の時系列に応じて前記合成音のスペクトル包絡の時系列を生成する第２生成モデルとを含む
（Ａ）情報処理方法。
〔本件訂正発明９〕【請求項９】
　前記情報処理方法は、さらに、
（Ｇ）前記第１生成モデルが生成した基本周波数の時系列を利用者からの指示に応じて編集し、
（Ｈ）前記第２生成モデルは、前記編集後の基本周波数の時系列に応じて前記合成音のスペクトル包絡の時系列を生成する
（Ａ）請求項８の情報処理方法。
【請求項１０】
　発音源を表す発音源データと発音スタイルを表すスタイルデータと発音条件を表す合成データと、を機械学習により生成された合成モデルに入力することで、前記発音スタイルおよび前記発音条件のもとで前記発音源が発音すべき合成音の音響的な特徴を表す特徴データを生成する合成処理部
　を具備する情報処理システム。
【請求項１１】
　発音源を表す発音源データと発音スタイルを表すスタイルデータと発音条件を表す合成データと、を機械学習により生成された合成モデルに入力することで、前記発音スタイルおよび前記発音条件のもとで前記発音源が発音すべき合成音の音響的な特徴を表す特徴データを生成する合成処理部
　としてコンピュータを機能させるプログラム。
第４　取消理由通知に記載した取消理由について
１　取消理由の概要
　令和３年４月６日付けで特許権者に通知した取消理由の概要は、次のとおりである。
理由１（新規性）　請求項１、３〜５に係る発明は、甲第１号証に記載された発明であって、特許法第２９条第１項第３号に該当するから、請求項１、３〜５に係る特許は、特許法第２９条第１項の規定に違反してされたものであり、同法第１１３条第２項の規定により取り消されるべきものである。
理由２（進歩性）　請求項１、３〜５に係る発明は、甲第１号証に記載された発明に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものであるから、請求項１、３〜５に係る特許は、特許法第２９条第２項の規定に違反してされたものであり、同法第１１３条第２項の規定により取り消されるべきものである。
　甲第１号証：特開２０１８−１４６８０３号公報
２　訂正後の発明について
　前記取消理由の対象とされた請求項１、３〜５は、上記第３のとおり、本件訂正により全て削除された。
　これにより、上記取消理由通知に記載した取消理由は、取消理由の対象が存在しないものとなった。
第５　取消理由通知に記載しなかった特許異議申立理由について
１　取消理由の概要
　上記第４の取消理由において記載しなかった特許異議申立理由の概要は、特許異議申立書の（４）具体的理由（第６〜４２頁）（特に、請求項６〜９についての具体的理由、及び、請求項６〜９で引用される請求項１に係る発明が、甲第１号証（主引例）及び甲第２号証、又は、甲第２号証（主引例）及び甲第１号証から容易想到とされている点。）によれば、次のとおりのものと認められる。
　なお、請求項１、３〜５についての甲第２号証を主引例とする特許異議申立理由は、請求項１、３〜５が本件訂正により削除されたことにより、検討を要しない。
（進歩性）　請求項６〜９に係る発明は、以下に記載された発明に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものであるから、請求項６〜９に係る特許は、特許法第２９条第２項の規定に違反してされたものであり、同法第１１３条第２項の規定により取り消されるべきものである。
（１）請求項６に対して、
（１−１）甲第１号証（主引例）及び甲第２号証
（１−２）甲第２号証（主引例）及び甲第１号証
（２）請求項７に対して、
（２−１）甲第１号証（主引例）及び甲第２号証
（２−２）甲第２号証（主引例）及び甲第１号証
（３）請求項８に対して、
（３−１）甲第１号証（主引例）、甲第２号証、甲第３号証及び甲第４号証
（３−２）甲第２号証（主引例）、甲第１号証、甲第３号証及び甲第４号証
（４）請求項９に対して、
（４−１）甲第１号証（主引例）、甲第２号証、甲第３号証及び甲第５号証
（４−２）甲第１号証（主引例）、甲第２号証、甲第４号証及び甲第５号証
（４−３）甲第２号証（主引例）、甲第１号証、甲第３号証及び甲第５号証
（４−４）甲第２号証（主引例）、甲第１号証、甲第４号証及び甲第５号証
　甲第１号証：特開２０１８−１４６８０３号公報
　甲第２号証：特開２０１５−１７２７６９号公報
　甲第３号証：Takashi Nose, Koujirou Ooki and Takao Kobayashi,
　　”HMM-BASED SPEECH SYNTHESIS WITH UNSUPERVISED LABELING OF
　　ACCENTUAL CONTEXT BASED ON F0 QUANTIZATION AND AVERAGE VOICE
　　MODEL”, ICASSP 2010, April 2010, p.4622 - 4625
　甲第４号証：特開２０１６−１１４７４０号公報
　甲第５号証：特開２０１５−６０００２号公報
２　甲号証について
２−１　甲第１号証について
（１）甲第１号証の記載事項
　甲第１号証には次の記載がある。なお、以降の下線は、当審により付されたものである。
「【０００１】
　
本発明は、ＤＮＮ（Deep Neural Network：ディープニューラルネットワーク）を用いた音声合成装置及びプログラムに関する。
「【００１９】
〔音声合成装置〕
　まず、本発明の実施形態による音声合成装置について説明する。図１は、本発明の実施形態による音声合成装置の構成例を示すブロック図である。この
音声合成装置１は、音声コーパスが格納された記憶部２、事前学習部３、時間長ＤＮＮ及び音響特徴量ＤＮＮが格納された記憶部４、及び合成処理部５を備えている。
「【００２１】
　
話者情報は、個々の発話者を識別するための情報であり、感情情報は、例えば喜び、怒り、悲哀、平静等の発話表現を識別するための情報であり、
「【００２９】
　図７は、音響特徴量ＤＮＮの構成の概要を説明する図である。
音響特徴量ＤＮＮは、学習時に、音素フレームの言語特徴量、話者（話者ラベル）及び感情（感情ラベル）が入力層の各ユニットに与えられ、音素フレームの音響特徴量が出力層の各ユニットに与えられることで、入力層、隠れ層及び出力層の各ユニットの重み等が計算され、音素フレーム単位の学習が行われる。
【００３０】
　
学習のための音素フレームの言語特徴量は、例えば、音素の言語特徴量と同様の音素ラベル、アクセントの位置、品詞情報、アクセント句の情報、呼気段落の情報等に加え、音素を構成するフレームの番号（フレームの位置）、音素を構成するフレームの総数等の情報からなる。音素フレームの音響特徴量は、例えば、スペクトル係数、雑音性係数、ピッチ、有声／無声判定等の情報からなる。
【００３１】
　また、後述する
音声合成時には、音響特徴量ＤＮＮの入力層の各ユニットに、音素フレームの言語特徴量、話者ラベル及び感情ラベルが与えられることで、出力層の各ユニットから、当該音素フレームの言語特徴量、話者ラベル及び感情ラベルに対応する音素フレームの音響特徴量が出力される。
「【００４０】
　
音素フレームの言語特徴量は、事前学習のための音素の言語特徴量の各種情報に加え、音素フレームを特定するための情報からなる。音素フレームの言語特徴量は、例えば「音素ラベル」「有声音の有無」「アクセントの位置」「フレームの番号」「フレームの総数」等の情報からなる。
「【００７１】
〔合成処理部５〕
　次に、図１に示した合成処理部５の構成について詳細に説明する。図５は、合成処理部５の構成例を示すブロック図である。この
合成処理部５は、テキスト解析部２１、話者感情ラベル処理部２２、時間長及び音響特徴量生成部２３及び音声波形合成部２４を備えている。
「【００７５】
　話者感情ラベル処理部２２は、図２に示した話者感情ラベル処理部１２と同様の処理を行う。具体的には、
話者感情ラベル処理部２２は、話者情報及び感情情報を入力し、話者情報及び感情情報に対し、話者ラベル及び感情ラベルをそれぞれ付与し
「【００８３】
〔合成処理部５／処理〕
　次に、図５に示した
合成処理部５の処理について説明する。
【００８４】
　
話者感情ラベル処理部２２は、話者情報及び感情情報に対し、話者ラベル及び感情ラベルをそれぞれ付与する
【００８５】
　時間長及び音響特徴量生成部２３は、時間長ＤＮＮを用いて、音素の言語特徴量、話者ラベル及び感情ラベルに基づき音素の時間長を生成する（ステップＳ１１０４）。そして、テキスト解析部２１は、音素の言語特徴量及び音素の時間長に基づいて、音素フレームの言語特徴量を生成する（ステップＳ１１０５）。
【００８６】
　
時間長及び音響特徴量生成部２３は、音響特徴量ＤＮＮを用いて、音素フレームの言語特徴量、話者ラベル及び感情ラベルに基づき音素フレームの音響特徴量を生成する
【００８７】
　音声波形合成部２４は、音素フレームの音響特徴量に基づいて、音声波形を合成し、合成した音声波形を出力する（ステップＳ１１０７）。」
（２）甲１発明
　上記（１）から、甲第１号証には、以下の発明（以下、「甲１発明」という。）が記載されている。
　ここで、甲１発明の各構成には、（ａ）〜（ｉ）の符号を当審において付した。以下、構成ａ〜構成ｉという。
　また、各構成の末尾に対応する記載事項の段落番号を付した。
〔甲１発明〕
（ａ）音声合成装置１は、音声コーパスが格納された記憶部２、事前学習部３、時間長ＤＮＮ及び音響特徴量ＤＮＮが格納された記憶部４、及び合成処理部５を備え、（【００１９】）
（ｂ）前記音響特徴量ＤＮＮは、学習時に、音素フレームの言語特徴量、話者（話者ラベル）及び感情（感情ラベル）が入力層の各ユニットに与えられ、音素フレームの音響特徴量が出力層の各ユニットに与えられることで、入力層、隠れ層及び出力層の各ユニットの重み等が計算され、音素フレーム単位の学習が行われるものであり、（【００２９】）
（ｂ１）学習のための音素フレームの言語特徴量は、例えば、音素の言語特徴量と同様の音素ラベル、アクセントの位置、品詞情報、アクセント句の情報、呼気段落の情報等に加え、音素を構成するフレームの番号（フレームの位置）、音素を構成するフレームの総数等の情報からなり、音素フレームの音響特徴量は、例えば、スペクトル係数、雑音性係数、ピッチ、有声／無声判定等の情報からなり、（【００３０】）
（ｃ）音声合成時には、前記音響特徴量ＤＮＮの入力層の各ユニットに、音素フレームの言語特徴量、話者ラベル及び感情ラベルが与えられることで、出力層の各ユニットから、当該音素フレームの言語特徴量、話者ラベル及び感情ラベルに対応する音素フレームの音響特徴量が出力され、（【００３１】）
（ｄ）前記合成処理部５は、テキスト解析部２１、話者感情ラベル処理部２２、時間長及び音響特徴量生成部２３及び音声波形合成部２４を備えており、（【００７１】）
（ｅ）前記話者感情ラベル処理部２２は、話者情報及び感情情報を入力し、話者情報及び感情情報に対し、話者ラベル及び感情ラベルをそれぞれ付与するものであり、（【００７５】）
（ｆ）前記話者情報は、個々の発話者を識別するための情報であり、感情情報は、例えば喜び、怒り、悲哀、平静等の発話表現を識別するための情報であり、（【００２１】）
（ｇ）前記音素フレームの言語特徴量は、事前学習のための音素の言語特徴量の各種情報に加え、音素フレームを特定するための情報からなり、例えば「音素ラベル」「有声音の有無」「アクセントの位置」「フレームの番号」「フレームの総数」等の情報からなり、（【００４０】）
（ｈ）合成処理部５の処理について、（【００８３】）
（ｈ１）話者感情ラベル処理部２２は、話者情報及び感情情報に対し、話者ラベル及び感情ラベルをそれぞれ付与し、（【００８４】）
（ｈ２）時間長及び音響特徴量生成部２３は、音響特徴量ＤＮＮを用いて、音素フレームの言語特徴量、話者ラベル及び感情ラベルに基づき音素フレームの音響特徴量を生成する（【００８６】）
（ｉ）音声合成装置１における処理方法。
２−２　甲第２号証について
（１）甲第２号証の記載事項
　甲第２号証には次の記載がある。
「【技術分野】
【０００１】
　
実施形態は、ここで一般的に記述されているように、テキスト読み上げシステム及び方法に関する
「【０００６】
　
実施形態において、選択された話者の声及び選択された話者の属性を持つ音声を出力するように構成された方法が提供される。上記方法は、テキストを入力することと、入力された上記テキストを音響単位の系列へと分割することと、入力テキストの話者を選択することと、上記入力テキストの話者属性を選択することと、音響モデルを用いて上記音響単位の系列を音声ベクトルの系列へと変換することと、上記選択された話者の声及び選択された話者属性を持つオーディオとして上記音声ベクトルの系列を出力することとを具備する。上記音響モデルは、話者の声に関連する第１のパラメータ・セットと、話者属性に関連する第２のパラメータ・セットとを備える。
話者の声を選択することは、話者の声を与えるパラメータを第１のパラメータ・セットから選択することを備える。話者属性を選択することは、選択された話者属性を与えるパラメータを第２のセットから選択することを備える。
「【００１２】
　更なる実施形態において、
音響モデルは音響単位を音声ベクトルの系列に関連付ける確率分布関数を備えており、第１及び第２のパラメータ・セットの選択は上記確率分布を変形する。一般に、これらの確率密度関数はガウシアンと呼ばれ、平均及び分散によって記述される。しかしながら、他の確率分布関数も可能である。
【００１３】
　更なる実施形態において、
話者の声及び属性の制御は上記確率分布の平均の重み付き和を通じて達成され、第１及び第２のパラメータ・セットの選択は使用される重み及びオフセットを制御する。
「【００３６】
　更なる実施形態において、
テキスト読み上げシステム用の音響モデルをトレーニングする方法
共通の属性を伴って話している複数の話者から受け取られた音声データを用いて第１の音響サブモデルをトレーニングすること（上記トレーニングすることは第１のパラメータ・セットを導出することを備え、上記第１のパラメータ・セットは音響モデルを複数の話者の音声に適応させるために変更される）と、残余の音声から第２の音響サブモデルをトレーニングすること（上記トレーニングすることは上記残余の音声から複数の属性を識別することと第２のパラメータ・セットを導出することとを備え、上記第２のパラメータ・セットは音響モデルを複数の属性の音声に適応させるために変更される）と、合成された音響モデルが話者の声に関連する第１のパラメータ・セットと話者属性に関連する第２のパラメータ・セットとを備えるように第１及び第２の音響サブモデルを合成することによって音響モデルを出力することとを具備する。
「【００４７】
　簡略化された処理が、図２を参照してこれから記述される。最初のステップ（Ｓ１０１）において、テキストが入力される。テキストは、キーボード、タッチスクリーン、テキスト予測器（predictor）などを介して入力されてよい。
テキストは、それから、音響単位の系列へと変換される。これらの音響単位は、音素であってもよいし、書記素であってもよい。
「【００５２】
　これらのパラメータは、それから、ステップＳ１０７において音響モデルの中で使用される。この記述において、
音響モデルは隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）である。しかしながら、他のモデルも使用可能である。
「【００５９】
　ステップＳ２０６において、声に使用される話者属性が選択される。
話者属性は、多数の様々なカテゴリから選択されてよい。例えば、カテゴリは、感情、訛りなどから選択されてよい。実施形態に従う方法において、属性は、幸福、悲しい、怒っている、などであってよい。
「【００６１】
　いくつかの実施形態において、ガウシアンを用いてそれぞれモデル化される複数の様々な状態がある。例えば、実施形態において、テキスト読み上げシステムは、多数のストリーム（stream）を備える。
係るストリームは、スペクトルパラメータ（スペクトル）、基本周波数の対数（対数Ｆ０）、対数Ｆ０の一次微分（デルタ対数Ｆ０）、対数Ｆ０の二次微分（デルタ−デルタ対数Ｆ０）、帯域非周期性パラメータ、持続期間のうちの１つ以上から選択されてよい。ストリームは、無音（sil）、短休止（pau）及び音声（spe）などのクラスへと更に分割されてもよい。実施形態において、ストリーム及びクラスの各々からのデータは、ＨＭＭを用いてモデル化される。
「【０１９８】
　図１５は、
ニュートラルな感情を伴う新たな話者に適応するシステムの一例を示す。最初に、入力目標話音声がステップ５０１において受け取られる。次に、ステップＳ５０３において、規範的モデルの重み付け、即ち、以前にトレーニングされたクラスタの重み付けが、目標の声に合致するよう調整される。
「【０２０５】
　図１７は、
話者の声及び属性がどのように関連付けられるかを視覚化するのに役立つプロットを示す。
【０２０６】
　
話者は、ｚ軸に沿ってプロットされる。
実際には、対応する数の軸上で表現される２以上の話者重み付けがありそうである。
【０２０７】
　
表現は、ｘ−ｙ平面上で表現される。ｘ軸に沿った表現１及びｙ軸に沿った表現２を用いて、怒っている及び悲しいに対応する重み付けが示されている。
（２）甲２発明
　上記（１）の記載事項から、甲第２号証には、以下の発明（以下、「甲２発明」という。）が記載されている。
　ここで、甲２発明の各構成には、（ｊ）〜（ｓ）の符号を当審において付した。以下、構成ｊ〜構成ｓという。
　また、各構成の末尾に対応する記載事項の段落番号を付した。
〔甲２発明〕
（ｊ）選択された話者の声及び選択された話者の属性を持つ音声を出力するように構成された方法であって、（【０００６】）
（ｋ）テキストを入力することと、入力された上記テキストを音響単位の系列へと分割することと、入力テキストの話者を選択することと、上記入力テキストの話者属性を選択することと、音響モデルを用いて上記音響単位の系列を音声ベクトルの系列へと変換することと、上記選択された話者の声及び選択された話者属性を持つオーディオとして上記音声ベクトルの系列を出力することとを具備するものであり、（【０００６】）
（ｌ）音響単位は、音素であり、（【００４７】）
（ｍ）上記音響モデルは、話者の声に関連する第１のパラメータ・セットと、話者属性に関連する第２のパラメータ・セットとを備え、（【０００６】）
（ｎ）話者の声を選択することは、話者の声を与えるパラメータを第１のパラメータ・セットから選択することを備え、話者属性を選択することは、選択された話者属性を与えるパラメータを第２のセットから選択することを備え、（【０００６】）
（ｏ）音響モデルは隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）であり、他のモデルも使用可能であり、（【００５２】）
（ｏ１）音響モデルは音響単位を音声ベクトルの系列に関連付ける確率分布関数を備えており、これらの確率密度関数は平均及び分散によって記述されるものであり、（【００１２】）
（ｏ２）話者の声及び属性の制御は上記確率分布の平均の重み付き和を通じて達成され、第１及び第２のパラメータ・セットの選択は使用される重み及びオフセットを制御するものであり、（【００１３】）
（ｏ３）スペクトルパラメータ（スペクトル）、基本周波数の対数（対数Ｆ０）のストリームからのデータは、ＨＭＭを用いてモデル化され、（【００６１】）
（ｐ）話者属性は、感情、訛り、幸福、悲しい、怒っている、などであり、（【００５９】）
（ｑ）テキスト読み上げシステム用の音響モデルをトレーニングする方法は、共通の属性を伴って話している複数の話者から受け取られた音声データを用いて第１の音響サブモデルをトレーニングすること（上記トレーニングすることは第１のパラメータ・セットを導出することを備え、上記第１のパラメータ・セットは音響モデルを複数の話者の音声に適応させるために変更される）と、残余の音声から第２の音響サブモデルをトレーニングすること（上記トレーニングすることは上記残余の音声から複数の属性を識別することと第２のパラメータ・セットを導出することとを備え、上記第２のパラメータ・セットは音響モデルを複数の属性の音声に適応させるために変更される）と、合成された音響モデルが話者の声に関連する第１のパラメータ・セットと話者属性に関連する第２のパラメータ・セットとを備えるように第１及び第２の音響サブモデルを合成することによって音響モデルを出力することとを具備するものであり、（【００３６】）
（ｒ）ニュートラルな感情を伴う新たな話者に適応するシステムは、最初に、入力目標話音声が受け取られ、次に、規範的モデルの重み付け、即ち、以前にトレーニングされたクラスタの重み付けが、目標の声に合致するよう調整されるものであり、（【０１９８】）
（ｓ）話者の声及び属性がどのように関連付けられるかを視覚化するのに役立つプロットにおいて、話者はｚ軸に沿ってプロットされ、実際には、対応する数の軸上で表現される２以上の話者重み付けがあり、表現はｘ−ｙ平面上で表現され、ｘ軸に沿った表現１及びｙ軸に沿った表現２を用いて、怒っている及び悲しいに対応する重み付けが示される（【０２０５】〜【０２０７】）
（ｊ）方法。
２−３　甲第３号証について
（１）甲第３号証の記載事項
　甲第３号証には次の記載がある。
「ABSTRACT
This paper proposes an HMM-based speech synthesis technique without any manual labeling of accent information for a target speaker's training data.
（仮訳：
本論文は、ターゲット話者の学習データへの人手によるアクセント情報のラベリングを必要としないＨＭＭに基づく音声合成技術を提案する。
「
In the model training, we apply F0 quantization to the target speaker's training data, and use the quantized F0 symbol as the context.
（仮訳：
モデル学習においては、対象話者の学習データに基本周波数（F0）量子化を適用し、量子化したF0シンボルをコンテキストとして利用する。
「When synthesizing speech, we must convert a given text into a context-dependent label sequence. To automatically give the accentual context, i.e., F0 symbols in our case, 
we use a generated F0 pattern from a prepared average voice model [2], which is an acoustic model trained using multiple speakers' manually labeled speech data including accent information.
（仮訳：音声の合成時、所定のテキストをコンテキスト依存のラベル系列へ変換する必要がある。自動的にアクセント型コンテキストを与えるために、つまり、我々のケースではF0シンボルであるが、
アクセント情報を含む、人手によりラベル化された、複数の話者の音声データを用いて学習された音響モデルである、準備された平均音声モデル[2]から生成されたF0パターンを用いる。
「To overcome the difficulty, here we utilize F0 sequences generated from an average voice model [2]. 
Specifically, we first train the average voice model with a sufficient amount of speech data of multiple speakers using full context labels.
（仮訳：本書において、困難を克服するために、平均音声モデル[2]から生成されたF0系列を利用する。
具体的には、まず、フルコンテキストラベルを用いて、複数の話者の十分な量の音声データで平均音声モデルを学習させる。
（２）甲３技術
　上記（１）の記載事項から、甲第３号証には、以下の技術（以下、「甲３技術」という。）が記載されている。
〔甲３技術〕
　ターゲット話者の学習データへの人手によるアクセント情報のラベリングを必要としないＨＭＭに基づく音声合成技術であって、
　モデル学習においては、対象話者の学習データに基本周波数（F0）量子化を適用し、量子化したF0シンボルをコンテキストとして利用し、
　アクセント情報を含む、人手によりラベル化された、複数の話者の音声データを用いて学習された音響モデルである、準備された平均音声モデルから生成されたF0パターンを用い、
　具体的には、まず、フルコンテキストラベルを用いて、複数の話者の十分な量の音声データで平均音声モデルを学習させる技術。
２−４　甲第４号証について
（１）甲第４号証の記載事項
　甲第４号証には次の記載がある。
「【技術分野】
【０００１】
　
この発明は、音声合成技術に関し、特に、音声データから音声合成モデルを学習する技術に関する。
「【発明を実施するための形態】
【００１２】
　以下、この発明の実施の形態について詳細に説明する。なお、図面中において同じ機能を有する構成部には同じ番号を付し、重複説明を省略する。
［第一実施形態］
＜音声合成モデルの学習＞
　第一実施形態の
音声合成モデル学習装置は、音声データおよび発話情報を用いてF0の量子化を行い、音声データおよび発話情報から量子化F0を考慮した音声合成モデル（ＨＭＭ）を学習する。
「【００３０】
＜音声合成＞
　第一実施形態の音声合成装置は、
音声合成モデル学習装置で得られた量子化F0を考慮した音声合成モデルを用いて、合成対象の音素、F0、および音素継続時間長等から合成音声を生成する。
「【００３４】
　図１４を参照して、第一実施形態の音声合成方法の処理手続きを説明する。
【００３５】
　ステップＳ２１において、
量子化F0取得部２１は、入力された合成対象の読み（音素等）、韻律情報（F0、音素継続時間長等）から、量子化情報記憶部１４に記憶された量子化情報を用いて、合成対象の各音素に対応する量子化F0情報を得る。
【００３６】
　ステップＳ２２において、
スペクトル生成部２２は、量子化F0取得部２１により得られた各音素の量子化F0情報と合成対象の音素とを用いて、音声合成に利用するためのコンテキスト依存ラベルを得、音声合成モデル記憶部１７に記憶された音声合成モデル、コンテキスト依存ラベル、および入力された音素継続時間長を用いて音声パラメータ（スペクトル）を生成する。
（２）甲４技術
　上記（１）の記載事項から、甲第４号証には、以下の技術（以下、「甲４技術」という。）が記載されている。
〔甲４技術〕
　音声データおよび発話情報を用いてF0の量子化を行い、音声データおよび発話情報から量子化F0を考慮した音声合成モデル（ＨＭＭ）を学習し、
　得られた量子化F0を考慮した音声合成モデルを用いて、合成対象の音素、F0、および音素継続時間長等から合成音声を生成する技術であって、
　入力された合成対象の読み（音素等）、韻律情報（F0、音素継続時間長等）から、記憶された量子化情報を用いて、合成対象の各音素に対応する量子化F0情報を得、
　得られた各音素の量子化F0情報と合成対象の音素とを用いて、音声合成に利用するためのコンテキスト依存ラベルを得、音声合成モデル、コンテキスト依存ラベル、および入力された音素継続時間長を用いて音声パラメータ（スペクトル）を生成する技術。
２−５　甲第５号証について
（１）甲第５号証の記載事項
　甲第５号証には次の記載がある。
「【技術分野】
【０００１】
　
本発明の実施形態は、韻律編集装置、方法およびプログラムに関する。
「【０００９】
　
音声合成部１０１は、外部からテキストを入力し、韻律や合成音を生成する。
音声合成の方式には、一般的に知られている素片接続型音声合成や隠れマルコフモデル音声合成など、任意の方式を採用することができる。また、音声合成部１０１は、ユーザの操作により編集された韻律（後述する更新された近似軌跡）を入力とし、その韻律を適用した合成音を生成することもできる。
【００１０】
　
音声の韻律を表す韻律情報（計算機で扱えるパラメータ）としては、基本周波数（Ｆ０）、音素の継続時間長、パワーなどがある。
Ｆ０の時系列をＦ０軌跡と呼ぶ。Ｆ０軌跡を編集することで、様々なイントネーションを持った合成音を生成できる。
【００１１】
　以下では、
音声合成部１０１が生成したＦ０軌跡を編集の対象とする場合について説明する。
（２）甲５技術
　上記（１）の記載事項から、甲第５号証には、以下の技術（以下、「甲５技術」という。）が記載されている。
〔甲５技術〕
　音声合成部１０１は、外部からテキストを入力し、韻律や合成音を生成するものであり、
　音声合成の方式には、一般的に知られている素片接続型音声合成や隠れマルコフモデル音声合成など、任意の方式を採用することができ、
　音声合成部１０１は、ユーザの操作により編集された韻律を入力とし、その韻律を適用した合成音を生成することもでき、
　音声の韻律を表す韻律情報としては、基本周波数（Ｆ０）があり、
　Ｆ０の時系列をＦ０軌跡と呼び、Ｆ０軌跡を編集することで、様々なイントネーションを持った合成音を生成でき、
　音声合成部１０１が生成したＦ０軌跡を編集の対象とする
　韻律編集方法に係る技術。
３　当審の判断
（１）本件訂正発明６について
（１−１）甲第１号証を主引例、甲第２号証を副引例とした場合について
ア　対比
　本件訂正発明６と甲１発明とを対比する。
（ア）構成Ａについて
　構成Ａの「合成モデル」について、本願明細書には「合成処理部２１は、合成音の音響的な特徴を表す特徴データＱの時系列を生成する。」（段落００１６）、「合成処理部２１による特徴データＱの生成に合成モデルＭが利用される。」（段落００１８）及び「合成モデルＭは、入力データＺと特徴データＱとの関係を学習した統計的予測モデルである。第１実施形態の合成モデルＭは、深層ニューラルネットワーク（ＤＮＮ：Deep Neural Network）で構成される。」（段落００１９）と記載されており、入力データと合成音の音響的な特徴を表す特徴データとの関係を学習したＤＮＮが含まれる。
　一方、甲１発明の「音響特徴量ＤＮＮ」は、構成ｂの「音素フレームの言語特徴量、話者（話者ラベル）及び感情（感情ラベル）が入力層の各ユニットに与えられ、音素フレームの音響特徴量が出力層の各ユニットに与えられることで、入力層、隠れ層及び出力層の各ユニットの重み等が計算され、音素フレーム単位の学習が行われるもの」及び構成ｃの「音声合成時には、音響特徴量ＤＮＮの入力層の各ユニットに、音素フレームの言語特徴量、話者ラベル及び感情ラベルが与えられることで、出力層の各ユニットから、当該音素フレームの言語特徴量、話者ラベル及び感情ラベルに対応する音素フレームの音響特徴量が出力され」るものである。
　すると、前記構成を備えた甲１発明の「音響特徴量ＤＮＮ」は、音素フレームの言語特徴量、話者ラベル及び感情ラベルを入力データとして音素フレームの音響特徴量との関係を学習するものであり、構成Ａの上記「合成モデル」に含まれる「入力データと合成音の音響的な特徴を表す特徴データとの関係を学習したＤＮＮ」といえるものであるから、構成Ａの「機械学習により生成された合成モデル」に相当する。
　構成Ａの「発音源を表す発音源データ」について、本願明細書の段落００６３には「歌唱者データＸaは、歌唱者のほかに発話者または楽器等を含む発音源を表す発音源データの一例に相当する。」と記載されており、発音源を表す発音源データには発話者を表すデータも含まれる。
　すると、甲１発明の「個々の発話者を識別するための情報」である「話者情報」（構成ｆ）に付与される「話者ラベル」（構成ｅ、構成ｈ１）は、構成Ａの上記「発音源を表す発音源データ」に含まれる「発話者を表すデータ」といえるものであるから、構成Ａの「発音源を表す発音源データ」に相当する。
　構成Ａの「発音スタイルを表すスタイルデータ」について、本願明細書の段落００６３には「スタイルデータＸbは、歌唱スタイルのほかに発話スタイルまたは演奏スタイル等を含む発音スタイルを表すデータとして包括的に表現される。」と記載されており、発音スタイルを表すスタイルデータには発話スタイルを表すデータも含まれる。
　すると、甲１発明の「例えば喜び、怒り、悲哀、平静等の発話表現を識別するための情報」である「感情情報」（構成ｆ）に付与される「感情ラベル」（構成ｅ、構成ｈ１）は、構成Ａの上記「発音スタイルを表すスタイルデータ」に含まれる「発話スタイルを表すデータ」といえるものであるから、構成Ａの「発音スタイルを表すスタイルデータ」に相当する。
　構成Ａの「発音条件を表す合成データ」について、本願明細書の段落００６３には「合成データＸcは、歌唱条件のほかに発話条件（例えば音韻）または演奏条件（例えば音高および音量）を含む発音条件を表すデータとして包括的に表現される。」と記載されており、発音条件を表す合成データには発話条件（例えば音韻）を表すデータも含まれる。
　すると、甲１発明の「事前学習のための音素の言語特徴量の各種情報に加え、音素フレームを特定するための情報からなり、例えば「音素ラベル」「有声音の有無」「アクセントの位置」「フレームの番号」「フレームの総数」等の情報からなる」「音素フレームの言語特徴量」（構成ｇ）は、構成Ａの上記「発音条件を表す合成データ」に含まれる「発話条件（例えば音韻）を表すデータ」といえるものであるから、構成Ａの「発音条件を表す合成データ」に相当する。
　そして、甲１発明は、構成ｃによれば「音声合成時には、音響特徴量ＤＮＮの入力層の各ユニットに、音素フレームの言語特徴量、話者ラベル及び感情ラベルが与えられることで、出力層の各ユニットから、当該音素フレームの言語特徴量、話者ラベル及び感情ラベルに対応する音素フレームの音響特徴量が出力され」るものであり、構成ｈ及び構成ｈ２において「合成処理部５の処理について」「時間長及び音響特徴量生成部２３は、音響特徴量ＤＮＮを用いて、音素フレームの言語特徴量、話者ラベル及び感情ラベルに基づき音素フレームの音響特徴量を生成する」ものであって、前記「音素フレームの音響特徴量」は構成Ａの「発音源が発音すべき合成音の音響的な特徴を表す特徴データ」に対応するから、本件訂正発明６と甲１発明は、「発音源を表す発音源データと発音スタイルを表すスタイルデータと発音条件を表す合成データと、を機械学習により生成された合成モデルに入力することで、前記発音スタイルおよび前記発音条件のもとで前記発音源が発音すべき合成音の音響的な特徴を表す特徴データを生成する、コンピュータにより実現される情報処理方法」である点で一致する。
　以上のとおり、本件訂正発明６と甲１発明は、構成Ａを備える点で一致する。
（イ）構成Ｂ、構成Ｃについて
　甲１発明の「音響特徴量ＤＮＮ」は、音素フレームの言語特徴量、話者（話者ラベル）及び感情（感情ラベル）が入力層の各ユニットに与えられ、音素フレームの音響特徴量が出力層の各ユニットに与えられることで、入力層、隠れ層及び出力層の各ユニットの重み等が計算され、音素フレーム単位の学習が行われるもの（構成ｂ、構成ｂ１）であるから、本件訂正発明６と甲１発明は、「合成モデルを更新する」ものである点で共通する。
　しかしながら、合成モデルの更新が、本件訂正発明６では、「新規発音源を表す新規発音源データと前記新規発音源に対応する発音スタイルを表すスタイルデータと前記新規発音源による発音の発音条件を表す新規合成データと、を前記合成モデルに入力することで、前記新規発音源の発音スタイルおよび前記新規発音源による発音の発音条件のもとで前記新規発音源が発音する音響の音響的な特徴を表す新規特徴データを生成し」（構成Ｂ）、「前記新規合成データが表す発音条件のもとで前記新規発音源が発音した音響に関する既知特徴データと、前記新規特徴データとの差異が減少するように、前記新規発音源データおよび前記合成モデルを更新する」（構成Ｃ）というものであるのに対し、甲１発明では、「音素フレームの言語特徴量、話者（話者ラベル）及び感情（感情ラベル）が入力層の各ユニットに与えられ、音素フレームの音響特徴量が出力層の各ユニットに与えられることで、入力層、隠れ層及び出力層の各ユニットの重み等が計算され、音素フレーム単位の学習が行われる」というものである点で、両者は相違する。
（ウ）一致点及び相違点
　上記（ア）、（イ）から、本件訂正発明６と甲１発明との間の一致点及び相違点は、以下のとおりである。
〔一致点〕
（Ａ）発音源を表す発音源データと発音スタイルを表すスタイルデータと発音条件を表す合成データと、を機械学習により生成された合成モデルに入力することで、前記発音スタイルおよび前記発音条件のもとで前記発音源が発音すべき合成音の音響的な特徴を表す特徴データを生成する、コンピュータにより実現される情報処理方法であって、
　前記情報処理方法は、さらに、
（Ｃ’）前記合成モデルを更新する
（Ａ）情報処理方法。
〔相違点１〕
　合成モデルの更新が、本件訂正発明６では、「新規発音源を表す新規発音源データと前記新規発音源に対応する発音スタイルを表すスタイルデータと前記新規発音源による発音の発音条件を表す新規合成データと、を前記合成モデルに入力することで、前記新規発音源の発音スタイルおよび前記新規発音源による発音の発音条件のもとで前記新規発音源が発音する音響の音響的な特徴を表す新規特徴データを生成し」（構成Ｂ）、「前記新規合成データが表す発音条件のもとで前記新規発音源が発音した音響に関する既知特徴データと、前記新規特徴データとの差異が減少するように、前記新規発音源データおよび前記合成モデルを更新する」（構成Ｃ）というものであるのに対し、甲１発明では、「音素フレームの言語特徴量、話者（話者ラベル）及び感情（感情ラベル）が入力層の各ユニットに与えられ、音素フレームの音響特徴量が出力層の各ユニットに与えられることで、入力層、隠れ層及び出力層の各ユニットの重み等が計算され、音素フレーム単位の学習が行われる」というものである点。
イ　判断
　上記相違点１について検討する。
　甲２発明は、ニュートラルな感情を伴う新たな話者に適応する場合に、最初に、入力目標話音声が受け取られ、次に、規範的モデルの重み付け、即ち、以前にトレーニングされたクラスタの重み付けが、目標の声に合致するよう調整される構成（構成ｒ）を備えるものである。
　しかしながら、当該構成は、新たな話者についてモデルの重み付けを調整すること、すなわち新規発音源についてモデルを更新するものといえるが、新たな話者（新規発音源）のデータ（モデルに入力されるデータ）まで更新するものではない。
　したがって、甲１発明における合成モデルの更新において、新たな話者（新規発音源）のデータの更新を行うこと、すなわち、本件訂正発明６の相違点１に係る構成を採用することは、当業者が甲２発明に基づき容易に想到し得るとはいえない。
（１−２）甲第２号証を主引例、甲第１号証を副引例とした場合について
ア　対比
　本件訂正発明６と甲２発明とを対比する。
（ア）構成Ａについて
　上記（１−１）ア（ア）のとおり、構成Ａの「合成モデル」には、入力データと合成音の音響的な特徴を表す特徴データとの関係を学習した統計的予測モデルが含まれる。
　一方、甲２発明の「隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）」（構成ｏ）は、「音響単位を音声ベクトルの系列に関連付ける確率分布関数を備え、これらの確率密度関数は平均及び分散によって記述される」（構成ｏ１）ものであり、音響モデルは「トレーニング」（構成ｑ）されるものであるから、構成Ａの上記「合成モデル」に含まれる「学習した統計的予測モデル」といえる。
　また、甲２発明は、「選択された話者の声及び選択された話者属性を持つオーディオとして上記音声ベクトルの系列を出力する」（構成ｋ）から、ＨＭＭに対して話者の声及び話者属性の選択に係る入力が行われるものといえ、当該入力は、構成Ａの「入力データ」に相当するものである。
　さらに、前記ＨＭＭにより関連付けられる「音声ベクトルの系列」である「ＨＭＭを用いてモデル化され」る「スペクトルパラメータ（スペクトル）、基本周波数の対数（対数Ｆ０）のストリームからのデータ」（構成ｏ３）は、構成Ａの上記「合成モデル」により生成される「特徴データ」に相当するものである。
　したがって、甲２発明の「隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）」は、構成Ａの上記「合成モデル」に含まれる「入力データと特徴データとの関係を学習した統計的予測モデル」といえるものであり、構成Ａの「機械学習により生成された合成モデル」に相当する。
　上記（１−１）ア（ア）のとおり、構成Ａの「発音源を表す発音源データ」には、発話者を表すデータも含まれる。
　すると、甲２発明の「話者の声を与えるパラメータ」（構成ｎ）は、構成Ａの上記「発音源を表す発音源データ」に含まれる「発話者を表すデータ」といえるものであるから、構成Ａの「発音源を表す発音源データ」に相当する。
　上記（１−１）ア（ア）のとおり、構成Ａの「発音スタイルを表すスタイルデータ」には、発話スタイルを表すデータも含まれる。
　すると、甲２発明の「話者属性」（構成ｋ）である「感情、訛り、幸福、悲しい、怒っている、など」（構成ｐ）は、構成Ａの上記「発音スタイル」に含まれる「発話スタイル」といえるものであるから、甲２発明の「話者属性を与えるパラメータ」（構成ｎ）は、構成Ａの「発音スタイルを表すスタイルデータ」に相当する。
　上記（１−１）ア（ア）のとおり、構成Ａの「発音条件を表す合成データ」には、発音条件を表す合成データには発話条件（例えば音韻）を表すデータも含まれる。
　一方、甲２発明の「音響単位」である「音素」（構成ｌ）は、音声の構成要素であり、構成Ａの上記「発音条件を表す合成データ」に含まれる「発話条件（例えば音韻）を表すデータ」といえるものであるから、構成Ａの「発音条件を表す合成データ」に相当する。
　甲２発明は、「音響単位」について「音響モデルを用い」る（構成ｋ）ものであるから、「音響単位」は対応する「音響モデルを用い」るための「入力」といえるものである。
　甲２発明は、「話者を選択すること」及び「話者属性を選択すること」（構成ｋ）として、「音響モデル」に備わる「話者の声に関連する第１のパラメータ・セット」と「話者属性に関連する第２のパラメータ・セット」（構成ｍ）から「話者の声を与えるパラメータ」（発音源を表す発音源データ）と「選択された話者属性を与えるパラメータ」（発音スタイルを表すスタイルデータ）がそれぞれ選択される（構成ｎ）から、音響モデルに対して「話者の声を与えるパラメータ」（発音源を表す発音源データ）と「選択された話者属性を与えるパラメータ」（発音スタイルを表すスタイルデータ）に係る入力が行われるものといえる。
　甲２発明は、「音響モデルを用いて上記音響単位の系列を音声ベクトルの系列へと変換」し、「上記選択された話者の声及び選択された話者属性を持つオーディオとして上記音声ベクトルの系列を出力する」（構成ｋ）ものであるから、選択された話者の声（発音スタイル）及び選択された話者属性（発音条件）のもとで音響単位（発音源が発音すべき合成音）の音声ベクトル（音響的な特徴を表す特徴データ）を生成するものといえる。
　以上から、本件訂正発明６と甲２発明は、「発音源を表す発音源データと発音スタイルを表すスタイルデータと、を機械学習により生成された合成モデルに入力し、発音条件を表す合成データを入力することで、前記発音スタイルおよび前記発音条件のもとで前記発音源が発音すべき合成音の音響的な特徴を表す特徴データを生成する、コンピュータにより実現される情報処理方法」である点で共通する。
　しかしながら、「発音条件を表す合成データを入力すること」が、本件訂正発明６では、合成モデルに入力することであるのに対し、甲２発明では、対応する合成モデルを用いることであって合成モデルに入力することではない点で、両者は相違する。
（イ）構成Ｂ、構成Ｃについて
　甲２発明は、選択された話者の声及び選択された話者の属性を持つ音声を出力するように構成された方法であって、ニュートラルな感情を伴う新たな話者に適応する場合に、最初に、入力目標話音声が受け取られ、次に、規範的モデルの重み付け、即ち、以前にトレーニングされたクラスタの重み付けが、目標の声に合致するよう調整される構成（構成ｒ）を備えるものである。
　当該構成は、新たな話者についてクラスタの重み付けを調整すること、すなわち新規発音源についてモデルを更新するものといえるから、本件訂正発明６と甲２発明は、「合成モデルを更新する」ものである点で共通する。
　しかしながら、当該更新は、新たな話者（新規発音源）のデータについて行うものではなく、更新が、本件訂正発明６では、「新規発音源を表す新規発音源データと前記新規発音源に対応する発音スタイルを表すスタイルデータと前記新規発音源による発音の発音条件を表す新規合成データと、を前記合成モデルに入力することで、前記新規発音源の発音スタイルおよび前記新規発音源による発音の発音条件のもとで前記新規発音源が発音する音響の音響的な特徴を表す新規特徴データを生成し」（構成Ｂ）、「前記新規合成データが表す発音条件のもとで前記新規発音源が発音した音響に関する既知特徴データと、前記新規特徴データとの差異が減少するように、前記新規発音源データおよび前記合成モデルを更新する」（構成Ｃ）というものであるのに対し、甲２発明では、「最初に、入力目標話音声が受け取られ、次に、規範的モデルの重み付け、即ち、以前にトレーニングされたクラスタの重み付けが、目標の声に合致するよう調整される」というものである点で、両者は相違する。
（ウ）一致点及び相違点
　上記（ア）、（イ）から、本件訂正発明６と甲２発明との間の一致点及び相違点は、以下のとおりである。
〔一致点〕
（Ａ’）発音源を表す発音源データと発音スタイルを表すスタイルデータと、を機械学習により生成された合成モデルに入力し、発音条件を表す合成データを入力することで、前記発音スタイルおよび前記発音条件のもとで前記発音源が発音すべき合成音の音響的な特徴を表す特徴データを生成する、コンピュータにより実現される情報処理方法であって、
　前記情報処理方法は、さらに、
（Ｃ’）前記合成モデルを更新する
（Ａ）情報処理方法。
〔相違点２Ａ〕
　「発音条件を表す合成データを入力すること」が、本件訂正発明６では、合成モデルに入力することであるのに対し、甲２発明では、対応する合成モデルを用いることであって合成モデルに入力することではない点。
〔相違点２Ｂ〕
　更新が、本件訂正発明６では、「新規発音源を表す新規発音源データと前記新規発音源に対応する発音スタイルを表すスタイルデータと前記新規発音源による発音の発音条件を表す新規合成データと、を前記合成モデルに入力することで、前記新規発音源の発音スタイルおよび前記新規発音源による発音の発音条件のもとで前記新規発音源が発音する音響の音響的な特徴を表す新規特徴データを生成し」（構成Ｂ）、「前記新規合成データが表す発音条件のもとで前記新規発音源が発音した音響に関する既知特徴データと、前記新規特徴データとの差異が減少するように、前記新規発音源データおよび前記合成モデルを更新する」（構成Ｃ）というものであるのに対し、甲２発明では、「最初に、入力目標話音声が受け取られ、次に、規範的モデルの重み付け、即ち、以前にトレーニングされたクラスタの重み付けが、目標の声に合致するよう調整される」というものである点。
イ　判断
　上記相違点について検討する。
（ア）相違点２Ａについて
　（１−１）ア（ア）のとおり、甲１発明は、音響特徴量ＤＮＮの入力層の各ユニットに、音素フレームの言語特徴量が与えられる（構成ｃ）ものであるから、発音条件を表す合成データを機械学習により生成された合成モデルに入力するものである。
　しかしながら、（１−２）ア（ア）のとおり、甲２発明は、合成モデルが「隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）」（構成ｏ）であり、ＤＮＮに存在するような入力層が存在しないものであるから、ＤＮＮの入力層に入力する構成をＨＭＭに適用すること、すなわち、発音条件を表す合成データに対応する合成モデルを用いるＨＭＭである甲２発明において、前記甲１発明の発音条件を表す合成データを合成モデルに入力する構成を適用することは、当業者であってもおよそ想起できることとはいえない。
　なお、甲２発明の音響モデルは、「他のモデルも使用可能」（構成ｏ）とされているが、当該他のモデルについて何ら具体的な説明がなされていない。よって、甲２発明において、音響モデルをＤＮＮに置き換え、さらに、当該置き換えられたＤＮＮに対して前記甲１発明の発音条件を表す合成データを合成モデルに入力する構成を適用するという２段階の変更を行うことは、当業者であってもおよそ想起できることとはいえない。
　したがって、本件訂正発明６の相違点２Ａに係る構成を採用することは、当業者が甲１発明に基づき容易に想到し得るとはいえない。
（イ）相違点２Ｂについて
　上記２−１、３（１）（１−１）ア（イ）のとおり、合成モデルの更新において新たな話者（新規発音源）のデータの更新を行う点は、甲第１号証に記載も示唆もされていない。
　したがって、甲２発明における合成モデルの更新において、新たな話者（新規発音源）のデータの更新を行うこと、すなわち、本件訂正発明６の相違点２Ｂに係る構成を採用することは、当業者が甲１発明に基づき容易に想到し得るとはいえない。
（１−３）本件訂正発明６についてのまとめ
　以上のとおり、本件訂正発明６は、甲第１号証及び甲第２号証の何れを主引例とした場合であっても、当業者が容易に発明をすることができたものとはいえない。
（２）本件訂正発明７について
（２−１）甲第１号証を主引例、甲第２号証を副引例とした場合について
ア　対比
　本件訂正発明７と甲１発明とを対比する。
（ア）構成Ａについて
　上記（１）（１−１）（ア）と同様の理由により、本件訂正発明７と甲１発明は、構成Ａを備える点で一致する。
（イ）構成Ｄ、構成Ｅについて
　上記（１）（１−１）（ア）のとおり、甲１発明の「話者ラベル」及び「感情ラベル」（構成ｃ）は、構成Ａの「発音源を表す発音源データ」及び「発音スタイルを表すスタイルデータ」にそれぞれ相当する。
　しかしながら、発音源データ及びスタイルデータが、本件訂正発明７ではそれぞれ「相異なる複数の発音源により発音される音響の特徴に関する前記複数の発音源の間の関係を表す第１空間におけるベクトルを表」すもの、及び、「相異なる複数の発音スタイルにより発音される音響の特徴に関する前記複数の発音スタイルの間の関係を表す第２空間におけるベクトルを表す」ものであるのに対し、甲１発明ではラベルである点で、両者は相違する。
イ　判断
　上記相違点について検討する。
　甲２発明は、話者の声及び属性が複数の重み付けで表現される（構成ｓ）ものであるから、話者の声及び話者属性を与える「パラメータ」（構成ｎ）は、多次元のベクトルの表現を備えるものといえる。
　しかしながら、上記パラメータは、平均及び分散によって記述される確率密度関数を備えた隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）（構成ｏ、構成ｏ１）において、上記確率分布の平均の重み付き和に対して、重み及びオフセットを決定する（構成ｏ２、構成ｎ）ものであるのに対し、甲１発明の話者ラベル及び感情ラベルは、前記ＨＭＭのような平均及び分散によって記述される確率密度関数を備えていないＤＮＮの入力層に与えられるものであるから、入力後の処理が相違する一方の入力データを他方の入力データに適用すること、すなわち、甲２発明のパラメータの構成を甲１発明の入力に適用しようとすることは、当業者であってもおよそ想定され得るものとはいえない。
　したがって、甲１発明の「話者ラベル」及び「感情ラベル」をそれぞれ「相異なる複数の発音源により発音される音響の特徴に関する前記複数の発音源の間の関係を表す第１空間におけるベクトルを表」すもの、及び、「相異なる複数の発音スタイルにより発音される音響の特徴に関する前記複数の発音スタイルの間の関係を表す第２空間におけるベクトルを表す」ものとすること、すなわち、本件訂正発明７の相違点に係る構成を採用することは、当業者が甲２発明に基づき容易に想到し得るとはいえない。
　なお、甲２発明の音響モデルは、「他のモデルも使用可能」（構成ｏ）とされているが、当該他のモデルについて何ら具体的な説明がなされていない。よって、甲２発明において、音響モデルをＤＮＮに置き換え、さらに、当該置き換えられたＤＮＮに対して本件訂正発明７の相違点に係る構成を採用することは、当業者が甲２発明に基づき容易に想到し得るとはいえない。
　したがって、本件訂正発明７は、甲第１号証及び甲第２号証に基づき当業者が容易に発明をすることができたものとはいえない。
（２−２）甲第２号証を主引例、甲第１号証を副引例とした場合について
　本件訂正発明７は、構成Ａを備えるから、上記（１−２）アのとおり、本件訂正発明７と甲２発明は、上記構成Ａに係る相違点２Ａと同様の相違点を有する。
　そして、上記（１−２）イのとおり、相違点２Ａに係る本件訂正発明６の構成Ａの構成は、当業者が容易に想到し得るとはいえないから、相違点２Ａと同様の相違点に係る本件訂正発明７の構成Ａの構成も、当業者が容易に想到し得るとはいえない。
　したがって、本件訂正発明７は、構成Ｄ及び構成Ｅについて対比、判断するまでもなく、甲第２号証及び甲第１号証に基づき当業者が容易に発明をすることができたものとはいえない。
（２−３）本件訂正発明７についてのまとめ
　以上のとおり、本件訂正発明７は、甲第１号証及び甲第２号証の何れを主引例とした場合であっても、当業者が容易に発明をすることができたものとはいえない。
（３）本件訂正発明８について
（３−１）甲第１号証を主引例、甲第２号証、甲第３号証及び甲第４号証を副引例とした場合について
ア　対比
　本件訂正発明８と甲１発明とを対比する。
（ア）構成Ａについて
　上記（１）（１−１）（ア）と同様の理由により、本件訂正発明８と甲１発明は、構成Ａを備える点で一致する。
（イ）構成Ｆについて
　甲１発明は、構成Ｆを備えていない点で、本件訂正発明８と相違する。
イ　判断
　上記相違点について検討する。
　合成モデルが「合成音の基本周波数の時系列を生成する第１生成モデル」及び「前記第１生成モデルが生成した基本周波数の時系列に応じて前記合成音のスペクトル包絡の時系列を生成する第２生成モデル」という２つのモデルで構成されることは、甲第２号証、甲第３号証及び甲第４号証のいずれにも記載も示唆もされていない。
　したがって、本件訂正発明８は、甲第１号証、甲第２号証、甲第３号証及び甲第４号証に基づき当業者が容易に発明をすることができたものとはいえない。
（３−２）甲第２号証を主引例、甲第１号証、甲第３号証、甲第４号証を副引例とした場合について
　本件訂正発明８は、構成Ａを備えるから、上記（１−２）アのとおり、本件訂正発明８と甲２発明は、上記構成Ａに係る相違点２Ａと同様の相違点を有する。
　そして、上記（１−２）イのとおり、相違点２Ａに係る本件訂正発明６の構成Ａの構成は、当業者が容易に想到し得るとはいえないから、相違点２Ａに係る本件訂正発明８の構成Ａの構成も、当業者が容易に想到し得るとはいえない。
　また、甲２発明は、構成Ｆを備えていない点でも、本件訂正発明８と相違するものであり、合成モデルが「合成音の基本周波数の時系列を生成する第１生成モデル」及び「前記第１生成モデルが生成した基本周波数の時系列に応じて前記合成音のスペクトル包絡の時系列を生成する第２生成モデル」という２つのモデルで構成されることは、甲第１号証、甲第３号証及び甲第４号証のいずれにも記載も示唆もされていないから、甲２発明において構成Ｆを設けることは、当業者が甲第１号証、甲第３号証及び甲第４号証に基づき容易に想到し得るとはいえない。
　以上から、本件訂正発明８は、甲第２号証、甲第１号証、甲第３号証及び甲第４号証に基づき当業者が容易に発明をすることができたものとはいえない。
（３−３）本件訂正発明８についてのまとめ
　以上のとおり、本件訂正発明８は、甲第１号証及び甲第２号証の何れを主引例とした場合であっても、当業者が容易に発明をすることができたものとはいえない。
（４）本件訂正発明９について
　本件訂正発明９は、本件訂正発明８を引用するものであるから、上記（３）と同様の理由により、本件訂正発明９は、当業者が容易に発明をすることができたものとはいえない。
　したがって、本件訂正発明９は、甲第１号証及び甲第２号証の何れを主引例とした場合であっても、当業者が容易に発明をすることができたものとはいえない。
第６　むすび
　以上のとおりであるから、特許異議申立書に記載された特許異議申立理由によっては、本件訂正請求により訂正された訂正後の請求項６〜９に係る特許を取り消すことはできない。
　また、他に本件訂正請求により訂正された訂正後の請求項６〜９に係る特許を取り消すべき理由を発見しない。
　請求項１、３〜５に係る発明は、上記のとおり、訂正により削除された。これにより、請求項１、３〜５に係る特許異議の申立ては、申立ての対象が存在しないものとなったため、特許法第１２０条の８第１項で準用する同法第１３５条の規定により却下する。
　よって、結論のとおり決定する。
【異議決定日】
令和３年９月２７日（２０２１．９．２７）
【訂正の要旨】
審決（決定）の【理由】欄参照。
（５７）【特許請求の範囲】
　【請求項１】
（削除）
　【請求項２】
　発音源を表す発音源データと発音スタイルを表すスタイルデータと発音条件を表す合成データと、を機械学習により生成された合成モデルに入力することで、前記発音スタイルおよび前記発音条件のもとで前記発音源が発音すべき合成音の音響的な特徴を表す特徴データを生成する、コンピュータにより実現される情報処理方法であって、
　前記発音条件は、音符毎の音高を含む
　
情報
　【請求項３】
（削除）
　【請求項４】
（削除）
　【請求項５】
（削除）
　【請求項６】
　発音源を表す発音源データと発音スタイルを表すスタイルデータと発音条件を表す合成データと、を機械学習により生成された合成モデルに入力することで、前記発音スタイルおよび前記発音条件のもとで前記発音源が発音すべき合成音の音響的な特徴を表す特徴データを生成する、コンピュータにより実現される情報処理方法であって、
　前記情報処理方法は、さらに、
　新規発音源を表す新規発音源データと前記新規発音源に対応する発音スタイルを表すスタイルデータと前記新規発音源による発音の発音条件を表す新規合成データと、を前記合成モデルに入力することで、前記新規発音源の発音スタイルおよび前記新規発音源による発音の発音条件のもとで前記新規発音源が発音する音響の音響的な特徴を表す新規特徴データを生成し、
　前記新規合成データが表す発音条件のもとで前記新規発音源が発音した音響に関する既知特徴データと、前記新規特徴データとの差異が減少するように、前記新規発音源データおよび前記合成モデルを更新する
　
情報
　【請求項７】
　発音源を表す発音源データと発音スタイルを表すスタイルデータと発音条件を表す合成データと、を機械学習により生成された合成モデルに入力することで、前記発音スタイルおよび前記発音条件のもとで前記発音源が発音すべき合成音の音響的な特徴を表す特徴データを生成する、コンピュータにより実現される情報処理方法であって、
　前記発音源データは、相異なる複数の発音源により発音される音響の特徴に関する前記複数の発音源の間の関係を表す第１空間におけるベクトルを表し、
　前記スタイルデータは、相異なる複数の発音スタイルにより発音される音響の特徴に関する前記複数の発音スタイルの間の関係を表す第２空間におけるベクトルを表す
　
情報
　【請求項８】
　発音源を表す発音源データと発音スタイルを表すスタイルデータと発音条件を表す合成データと、を機械学習により生成された合成モデルに入力することで、前記発音スタイルおよび前記発音条件のもとで前記発音源が発音すべき合成音の音響的な特徴を表す特徴データを生成する、コンピュータにより実現される情報処理方法であって、
　前記合成モデルは、
　前記合成音の基本周波数の時系列を生成する第１生成モデルと、
　前記第１生成モデルが生成した基本周波数の時系列に応じて前記合成音のスペクトル包絡の時系列を生成する第２生成モデルとを含む
　
情報
　【請求項９】
　前記情報処理方法は、さらに、
　前記第１生成モデルが生成した基本周波数の時系列を利用者からの指示に応じて編集し、
　前記第２生成モデルは、前記編集後の基本周波数の時系列に応じて前記合成音のスペクトル包絡の時系列を生成する
　請求項８の情報処理方法。
　【請求項１０】
　発音源を表す発音源データと発音スタイルを表すスタイルデータと発音条件を表す合成データと、を機械学習により生成された合成モデルに入力することで、前記発音スタイルおよび前記発音条件のもとで前記発音源が発音すべき合成音の音響的な特徴を表す特徴データを生成する合成処理部
　を具備する情報処理システム。
　【請求項１１】
　発音源を表す発音源データと発音スタイルを表すスタイルデータと発音条件を表す合成データと、を機械学習により生成された合成モデルに入力することで、前記発音スタイルおよび前記発音条件のもとで前記発音源が発音すべき合成音の音響的な特徴を表す特徴データを生成する合成処理部
　としてコンピュータを機能させるプログラム。