【事件の表示】
　特願２００２−３８２２１６「画面制御装置とその方法」拒絶査定不服審判事件〔平成１５年　９月１９日出願公開、特開２００３−２６３３０８〕について、次のとおり審決する。
【結　論】
　本件審判の請求は、成り立たない。
【理　由】
１．手続の経緯
　本願は、平成６年１２月１９日に出願した特願平６−３１５２３７号の一部を平成１４年１２月２７日に新たな特許出願としたものであって、平成１８年５月１日付けで拒絶査定がなされ、これに対し、同年６月８日に拒絶査定不服審判が請求されるとともに、同年７月１０日付けで手続補正がなされ、当審により平成２０年５月２６日付けで拒絶理由を通知し、同年７月１０日付けで手続補正書が提出されたものである。
　
２．本願発明について
　本願請求項１〜４に係る発明は、平成２０年７月１０日付けの手続補正（以下、「本件補正」という。）によって補正された明細書及び図面の記載からみて、本願の特許請求の範囲の請求項１〜４に記載された事項により特定される次のとおりのものである。
　
　「【請求項１】
　画面に表示された画像を、入力された音声の内容に応じて、かつ、入力されている音声の継続時間に応じて処理する画面制御装置であって、
　入力されている音声信号のレベルを測定し、そのレベルが一定レベル以上のとき、音声検出信号を出力する、音声入力検出部と、
　前記音声検出信号が前記音声入力検出部から連続的に出力されていることとなる、前記音声信号のレベルが一定レベル以上になった時から、一定レベル以下になるまでの期間、
　　入力された一定レベル以上の音声信号を信号分析して複数の音響特徴量を抽出する、音響特徴抽出部と、
　　識別対象の複数の音素について予め学習させた音素識別手段を有し、前記音響特徴抽出部から出力された前記複数の音響特徴量を前記音素識別手段に入力して音素を識別して前記複数の音響特徴量に対応する連続的な音素識別パターン列として出力する、音素識別部と、
　　該音素識別部で識別した前記連続的な音素識別パターン列が事前に登録された画像を制御処理を意味する単語に最も近似している単語を検出する、単語識別部と、
　　前記単語識別部が単語を検出した後、前記単語識別部で検出した画面に表示されている画像の制御処理を意味する単語に応じて前記画面に表示されている画像の制御処理を連続的に、行う、画面制御部と、
　を具備する、
　画面制御装置。
　【請求項２】
　画面に表示された画像を、入力された音声の内容に応じて、かつ、入力されている音声の継続時間に応じて処理する画面制御装置であって、
　入力されている音声信号のレベルを測定し、そのレベルが一定レベル以上のとき、音声検出信号を出力する、音声入力検出部と、
　前記音声検出信号が前記音声入力検出部から連続的に出力されていることとなる、前記音声信号のレベルが一定レベル以上になった時から、一定レベル以下になるまでの期間、
　　入力された一定レベル以上の音声信号を信号分析して複数の音響特徴量を抽出する、音響特徴抽出部と、
　　識別対象の複数の音素について予め学習させた音素識別手段を有し、前記音響特徴抽出部から出力された前記複数の音響特徴量を前記音素識別手段に入力して音素を識別して前記複数の音響特徴量に対応する連続的な音素識別パターン列として出力する、音素識別部と、
　　該音素識別部で識別した前記連続的な音素識別パターン列が事前に登録された画像を制御処理を意味する単語に最も近似している単語を検出する、単語識別部と、
　　前記音素識別部で識別した音素識別パターン列のレベルを観測し、そのレベルが一定レベル以上を維持し、かつ、その時間が最小継続時間以上継続している場合、その音素が継続していると判定する、音素継続検出部と、
　　前記単語識別部が単語を検出した後、前記単語識別部で検出した画面に表示されている画像の制御処理を意味する単語に応じて前記画面に表示されている画像の制御処理を連続的に、かつ、前記音素継続検出部で判定した音素が継続している時間の長さに応じて行う、画面制御部と
　を具備する、
　画面制御装置。
　　【請求項３】　
　画面に表示された画像を、入力された音声の内容に応じて、かつ、入力されている音声の継続時間に応じて処理する画面制御方法であって、
　入力されている音声信号のレベルを測定し、そのレベルが一定レベル以上のとき、音声検出信号を出力する、音声入力検出工程と、
　前記音声入力検出工程の期間中であって、前記音声検出信号が前記音声入力検出部から連続的に出力されていることとなる、前記音声信号のレベルが一定レベル以上になった時から、一定レベル以下になるまでの期間に、
　　入力された一定レベル以上の音声信号を信号分析して複数の音響特徴量を抽出する、音響特徴抽出工程と、
　　前記音響特徴抽出工程で抽出された前記複数の音響特徴量を、識別対象の複数の音素について予め学習させた音素識別手段を用いて、音素を識別して前記複数の音響特徴量に対応する連続的な音素識別パターン列として出力する、音素識別工程と、
　　該音素識別工程で識別した前記連続的な音素識別パターン列が事前に登録された画像を制御処理を意味する単語に最も近似している単語を検出する、単語識別工程と、
　　前記単語識別工程で、単語を検出した後、前記単語識別工程で検出した画面に表示されている画像の制御処理を意味する単語に応じて前記画面に表示されている画像の制御処理を連続的に、行う、画面制御工程と、
　を具備する、
　画面制御方法。
　【請求項４】　
　画面に表示された画像を、入力された音声の内容に応じて、かつ、入力されている音声の継続時間に応じて処理する画面制御方法であって、
　入力されている音声信号のレベルを測定し、そのレベルが一定レベル以上のとき、音声検出信号を出力する、音声入力検出工程と、
　前記音声入力検出工程の期間中であって、前記音声検出信号が前記音声入力検出部から連続的に出力されていることとなる、前記音声信号のレベルが一定レベル以上になった時から、一定レベル以下になるまでの期間に、
　　入力された一定レベル以上の音声信号を信号分析して複数の音響特徴量を抽出する、音響特徴抽出工程と、
　　前記音響特徴抽出工程で抽出された前記複数の音響特徴量を、識別対象の複数の音素について予め学習させた音素識別手段を用いて、音素を識別して前記複数の音響特徴量に対応する連続的な音素識別パターン列として出力する、音素識別工程と、
　　該音素識別工程で識別した前記連続的な音素識別パターン列が事前に登録された画像を制御処理を意味する単語に最も近似している単語を検出する、単語識別工程と、
　前記音素識別工程で識別した音素識別パターン列のレベルを観測し、そのレベルが一定レベルを維持し、かつ、その時間が最小継続時間以上継続している場合、その音素が継続していると判定する、音素継続検出工程と、
　前記単語識別工程で検出した画面に表示されている画像の制御処理を意味する単語に応じて前記画面に表示されている画像の制御処理を連続的に、かつ、前記音素継続検出工程で判定した音素が継続している時間の長さに応じて行う、画面制御工程と
　を具備する、
　画面制御方法。」
と補正された。
　
　
３．刊行物に記載された事項
（１）刊行物１
　当審において、平成２０年５月２６日付けで通知した拒絶理由に引用した特開平５−１５８６１８号公報（以下、「刊行物１」という。）には、以下の記載が認められる。
　
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、パーソナルコンピュータ，ワードプロセッサ等カーソルを利用する装置の、カーソル位置を制御する装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、手を用いないでカーソルを移動しなくてはならない場面での利用や、手が不自由な人の利用を目的として、音声によるカーソル移動装置が開発されてきた。これらの装置は図５のような構成をとり、ユーザが「右」などの発話を行うと、それに対応する方向にカーソルが移動する。このような装置の概要に関しては、例えば１９９１年電子情報通信学会春季全国大会Ａ−２２８の草浦他「音声を用いたカーソル位置制御システム」などに述べられている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、これらのシステムを用いて制御できるのは、カーソルを移動する方向だけであった。例えば、ユーザがカーソルの右移動を指示した場合には、カーソルは右方向に、あらかじめ決められた距離だけ移動する。このため、長い距離の移動を指示しようとすると、同じ発話を何度も行ってカーソル移動を繰り返さなければならず、ユーザにとって非常にわずらわしいという問題点があった。
【０００４】本発明の目的は、発話によってカーソルの移動方向，移動距離をともに容易に制御できるカーソル制御装置を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】第１の発明は、音声によってカーソル位置を制御する装置であって、音声認識手段と、音量判定手段と、この音量判定手段の出力に基づいて前記カーソルの移動量を判定するカーソル移動量判定手段と、前記音声認識手段の出力と前記カーソル移動量判定手段の出力とに基づいて前記カーソルの移動を行うカーソル移動手段と、このカーソル移動手段の出力を表示する出力手段とから成ることを特徴とする。
【０００６】第２の発明は、音声によってカーソル位置を制御する装置であって、音声認識手段と、発話長判定手段と、この発話長判定手段の出力に基づいて前記カーソルの移動量を判定するカーソル移動量判定手段と、前記音声認識手段の出力と前記カーソル移動量判定手段の出力とに基づいて前記カーソルの移動を行うカーソル移動手段と、このカーソル移動手段の出力を表示する出力手段とから成ることを特徴とする。
【０００７】
【実施例】図１は、第１の発明の一実施例を示すブロック図である。このカーソル制御装置は、音声認識手段１０１と、音量判定手段１０２と、カーソル移動量判定手段１０３と、カーソル移動手段１０４と、出力手段１０５とから構成されている。音声認識手段１０１は、音声入力ターミナル（例えば、日本電気株式会社製ＳＲ−１５０）などを利用できる。音量判定手段１０２、カーソル移動量判定手段１０３、カーソル移動手段１０４はマイクロプロセッサなどを利用できる。出力手段１０５は、ディスプレイなどを利用できる。
【０００８】このカーソル制御装置を用いて、音声によりカーソル制御を行う際の動作を図２のフローチャートを用いて説明する。まず、音声認識手段１０１がユーザの発話した音声を認識し（ステップ３０１）、音量判定手段１０２がユーザの発話した音声の音量を判定する（ステップ３０２）。音声の音量を判定する機能については、例えばソニー製カセットコーダーＴＣＭ−１８の操作説明書に述べられている。次に、音量判定手段１０２の出力に基づき、カーソル移動量判定手段１０３がカーソルの移動量を決定する（ステップ３０３）。例えばユーザの声の音量が大きいほどカーソルを長距離移動し、音量が小さいほどカーソルを短距離移動するというように構成しておけば良い。次に、音声認識手段１０１の出力とカーソル移動量判定手段１０３の出力に基づき、出力手段１０５に表示されたカーソルを移動する（ステップ３０４）。例えば発話が「右」であり、発話の音量に対応する移動距離が１０であると、カーソルを右に１０移動する。
【０００９】次に、第２の発明のカーソル制御装置について説明する。図３は、第２の発明の一実施例を示すブロック図である。このカーソル制御装置は、図１の構成において、音量判定手段１０２を発話長判定手段２０２で置換し、音量に基づくカーソル移動量判定手段１０３を発話長に基づくカーソル移動量判定手段２０３で置換したものである。発話長判定手段２０２、カーソル移動量判定手段２０３はともにマイクロプロセッサなどを用いることができる。
【００１０】このカーソル制御装置を用いて音声によるカーソル制御を実現する際の動作を図４のフローチャートを用いて説明する。まず、音声認識手段１０１がユーザの発話した音声を認識し（ステップ３０１）、発話長判定手段２０２がユーザの発話した発話の長さを判定する（ステップ４０２）。ユーザの発話長を判定する機能については、例えばソニー製カセットコーダーＴＣＭ−１８の操作説明書に述べられている。次に、発話長判定手段２０２の出力に基づき、カーソル移動量判定手段２０３がカーソルの移動量を決定する（ステップ４０３）。例えばユーザの発話が長いほどカーソルを長距離移動し、発話が短いほどカーソルを短距離移動するというように構成しておけば良い。次に、音声認識手段１０１の出力とカーソル移動量判定手段１０３の出力に基づき、出力手段１０５に表示されたカーソルを移動する（ステップ３０４）。例えば発話が「右」であり、発話の長さに対応する移動距離が１０であると、カーソルを右に１０移動する。
【００１１】
【発明の効果】第１および第２の発明のカーソル制御装置を用いることにより、音声によってカーソルの移動方向，移動距離をともに容易に制御することができるようになる。従来のように、カーソルを長距離移動する際に同じ発話を何度も繰り返す必要がなく、音声によるカーソル制御が非常に容易になる。
　
　以上の記載から、刊行物１には、次の発明（以下「刊行物１発明」という。）が記載されているものと認める。
　
　「カーソル制御装置であって、
　音声認識手段１０１と、発話長判定手段２０２と、カーソル移動量判定手段２０３と、カーソル移動手段１０４と、出力手段１０５とから構成されており、
　音声認識手段１０１がユーザの発話した音声を認識し、発話長判定手段２０２がユーザの発話した発話の長さを判定し、発話長判定手段２０２の出力に基づき、カーソル移動量判定手段２０３がカーソルの移動量を決定し、ユーザの発話が長いほどカーソルを長距離移動し、発話が短いほどカーソルを短距離移動させるように構成し、音声認識手段１０１の出力とカーソル移動量判定手段２０３の出力に基づき、出力手段１０５に表示されたカーソルを移動し、発話が「右」であり、発話の長さに対応する移動距離が１０であると、カーソルを右に１０移動する、カーソル制御装置。」
　
（２）刊行物２
　同じく、当審において、平成２０年５月２６日付けで通知した拒絶理由に引用した特開平６−３３７６９３号公報（以下、「刊行物２」という。）には、以下の記載が認められる。
　
【０００９】音響分析部１０は、マイクなどを通じて入力される音声をフィルタに通してＡ／Ｄ変換する電気回路である。特徴パラメータ抽出部１２は、Ａ／Ｄ変換された入力音声を所定のフレーム周期毎に分析してフレーム毎の特徴パラメータ（本実施例ではＬＰＣケプストラム係数）を求めて特徴パラメータ時系列を生成する論理回路である。音素認識部１４（実施例ではニューラルネット）は、特徴パラメータ時系列をフレーム単位でずらしながらフレーム毎の音素を識別して音素時系列を生成する論理回路である。音素時系列平滑部１６は、音素時系列から５つの音素を１フレームづつずらしながら取り出し、その５つの音素を予め定められた処理手順に基づき平滑化する論理回路である。その際、特に母音が連続する区間については図８に示す母音平均化処理１７が実行される。セグメンテーション部１８は、平滑化された平滑化音素列を、各認識音素出力（ａ、ｉ、ｕ、ｅ、ｏ、ｐ、ｔ、ｋ、ｓ、ｈ、ｂ、ｄ、ｇ、ｒ、ｚ、ｍ、ｎ）が連続する区間に区切り、セグメント系列を求める論理回路である。調音処理部１９は、セグメント系列の内で、所定フレーム長（例えば２フレーム）以下のものを除去する論理回路である。特徴パラメータ抽出部１２、音素認識部１４、音素時系列平滑部１６、セグメンテーション部１８および調音処理部１９は、計算機上でソフトウエア処理により実現してもよい。なおこれらの処理を実現する回路構成等については音声処理の分野で周知であるため詳細な説明は省略する。
【００１０】次に入力音声をセグメンテーションする処理を図３ないし図９に基づきさらに詳しく説明する。図３は音声を入力して音素時系列２２を求めるまでの処理過程を示している。まず最初に、音声認識等のため音声信号のセグメンテーションを行おうとする者が、例えば日本語の音声信号を音響分析部１０に入力する。ここでは、入力する音声を「あいうえお」として処理する過程を示す。まず音響分析部１０では入力音声がフィルタに通されＡ／Ｄ変換される。
【００１１】音響分析部１０でディジタル化された音声信号は、次に、特徴パラメータ抽出部１２でフレームの分析長毎に認識に必要な特徴パラメータ時系列２０で表される音声信号に変換される。特徴パラメータ抽出部１２としてはさまざまな周知の技術がありどのような構成を採用してもよいが、本実施例ではＬＰＣケプストラム係数を算出するものとした。以下この算出手順について説明する。
【００１２】まず最初に１フレーム１０ｍｓｅｃ周期毎に２０ｍｓｅｃの区間幅で１５次のＬＰＣ（線形予測）分析を行い、線形予測係数α1，α2，・・・，α15と残差パワーＥを求める。そして、これよりパワー項Ｃ0 を含むケプストラム係数Ｃｎ（０≦ｎ≦１５）を以下に示す数式により算出する。
　
【００１４】続いて、この１６個のケプストラム係数Ｃｎを−１から＋１の範囲内に正規化して特徴パラメータＰｎを求め、この特徴パラメータＰｎをフレームｆ毎に求めた特徴パラメータＰnf時系列を得る。こうして求めた特徴パラメータＰnf時系列を求めたフレームｆの所定フレーム数分Ｐnf-m（またはＰnf）を音素認識部１４（ニューラルネットワーク）に入力し、その出力として０af，Ｏif，Ｏuf，・・・，Ｏnfを得る。
【００１５】ここで、音素認識部１４（ニューラルネットワーク）は、図４に示すような多層パーセプトロン型ニューラルネットワークで入力層１４ａは所定フレーム数分の特徴パラメータ数に等しいニューロン数よりなり中間１層１４ｂ，中間２層１４ｃ，出力層１４ｄの４層構造で、多層ニューロンは前後層のニューロンと全結合した構造を有している。この際、音素認識部１４（ニューラルネットワーク）には、１７個の音素（ａ、ｉ、ｕ、ｅ、ｏ、ｐ、ｔ、ｋ、ｓ、ｈ、ｂ、ｄ、ｇ、ｒ、ｚ、ｍ、ｎ）を識別するように、周知の手順に従って学習および認識させている。
　
（３）刊行物３
　同じく、当審において、平成２０年５月２６日付けで通知した拒絶理由に引用した特開平６−２６６３９６号公報（以下、「刊行物３」という。）には、以下の記載が認められる。
　
【００２３】（ｉ）  第１の単語予備選択方式
図１は、この発明による単語予備選択方式を用いる単語音声認識システムの構成を概略的に示すブロック図である。図１において、音響特徴抽出部３１は、入力された音声から音響特徴量を抽出する。この音響特徴抽出部３１は、入力音声を所定のサンプリング周期で標本化し、短時間電力スペクトル密度および自己相関関数などの音響特徴量を抽出する。
【００２４】音素スキャニング部３２は、ニューラルネットワークを含み、音響特徴抽出部３１で抽出された音響特徴量を１フレームずつシフトしてニューラルネットワークへ入力し、各フレーム単位で発火パターン列Ｇ＝（ｇ１，ｇ２，…，ｇｔ，…ｇＴ）を算出する。ここで、ｇｔは、時刻ｔにおけるニューラルネットワークの出力ベクトル（発火パターン）を示し、Ｔは音声フレーム長を示す。ただし、ベクトルｇｔの次元数はニューラルネットワークの出力ユニットの数に等しいと想定する。この音素スキャニング部３２に含まれるニューラルネットワークは、予め音響特徴量に従って音素識別を学習している。このニューラルネットワークから出力される発火パターン列Ｇに含まれるベクトルｇｔは識別した音素に対応する（正確な想起動作が行なわれた場合）。
【００２５】平均発火ベクトル算出部４１は、単語候補の予備選択のために用いられる参照ベクトルの発生のために用いられる音素単位の平均発火ベクトルを算出する。すなわち、平均発火ベクトル算出時においては、音声入力データが音響特徴抽出部３１へ与えられ、音素スキャニング部３２で発火パターン列Ｇが算出される。この入力音声の音素記号列と音素スキャニング部３２からの発火パターン列Ｇとに従って音素ｐ単位の平均発火ベクトルＦｐが算出される。この平均発火ベクトル算出部４１で算出された音素ｐに対する平均発火ベクトルＦｐは平均発火ベクトル保持部４２に格納される。平均発火ベクトル保持部４２においては、それぞれの音素に対応して平均発火ベクトルを格納する。
【００２６】参照ベクトル作成部４４は、平均発火ベクトル保持部４２に保持された各音素ごとの平均発火ベクトルに基づいて、単語辞書４３に格納された単語ｗ各々に対する参照ベクトルＶｗを生成する。この参照ベクトル発生部４４は、単語辞書４３に準備されている単語ｗの記号列（たとえばローマ字の列）を音素記号列に置き換え、この音素記号列に含まれる音素記号ｐそれぞれに対する平均発火ベクトルＦｐを加算することにより単語ｗに対する参照ベクトルＶｗを算出する。たとえば、単語ｗとして「ｋａｗａ」を考えると、参照ベクトル作成部４４は、次式に従って参照ベクトルＶｗを生成する。
【００２７】
Ｖｗ＝Ｆ／ｋ／＋Ｆ／ａ／＋Ｆ／ｗ／＋Ｆ／ａ／
＝２・Ｆ／ａ／＋Ｆ／ｋ／＋Ｆ／ｗ
ここで、Ｆ／ａ／、Ｆ／ｋ／、およびＦ／ｗ／はそれぞれ音素（音素記号）「ａ」、「ｋ」、および「ｗ」に対する平均発火ベクトルを示す。この式から見られるように、単語候補作成のために利用される参照ベクトルＶｗの算出においては、認識対象単語の音声データは用いられておらず、単に単語の記号列から参照ベクトルが算出されるため、参照データ作成時において、音声入力を必要とせず、少ない労力で容易に参照ベクトルを作成することができる。参照ベクトル作成部４４で作成された参照ベクトルＶｗが参照ベクトルデータ保持部４５に記憶される。
【００２８】音素ベクトル算出部５１は、認識動作時において、入力音声に従って音素スキャニング部３２から算出された発火パターン列Ｇに従って単語候補予備選択のためのベクトルを算出する。この音素ベクトル算出部５１は、参照ベクトルが音素記号ｐに対する平均発火ベクトルＦｐの加算により導出される場合には、次式に従って音素ベクトルＶを算出する。
【００２９】Ｖ＝Σｇｔ；但し総和はｔ＝１〜Ｔにおいて実行される。照合処理部５２は、この音素ベクトル算出部５１で算出された音素ベクトルＶと参照ベクトルデータ保持部４５に保持されている各単語に対する参照ベクトルとの照合度を算出する。この照合度の算出のために、一例として、照合処理部５２は音素ベクトルＶと参照ベクトルＶｗとの距離｜Ｖ−Ｖｗ｜を計算する。
【００３０】予備選択処理部５３は、この照合処理部５２からの照合度情報すなわち各単語に対して計算された距離データに従って、単語辞書４３に格納された単語のうち最も距離の近いＮ個の単語を選択する。単語認識部３３は、この予備選択処理部５３により予備選択された単語候補のうちから、音素スキャニング部３２から与えられた発火パターン列Ｇに従って、ＤＴＷおよび構文解析等の処理により単語認識を行ない、その認識結果を出力する。単語認識部３３は、予備選択された単語候補のみを認識対象として処理を行なうため、高速で単語認識を行なうことができる。
　
【００４７】（１）  ニューラルネットワークの構成
音素スキャニング部において用いられる音素識別を行なうためのニューラルネットワークとして、ＴＤＮＮ構造を持つ４層フィードフォアード型ニューラルネットワークを用いる。この４層フィードフォアード型ニューラルネットワークにおいて、入力層、第１の隠れ層、第２の隠れ層、および出力層はそれぞれ１１２、１２５０、１００、および２５のニューロンユニットを備える。
【００４８】音素としては表２に示す２５の音素を含むカテゴリを利用する。
【００４９】
【表２】この表２においては、／  ／で囲まれた部分が１つの音素を示す。
【００５０】（３）  ニューラルネットワークの学習
音素スキャニング部に用いられるニューラルネットワークの学習のためには、男性話者１名の発声による２６２０個の単語を用い、２５音素の識別をニューラルネットワークに学習させる。
【００５１】（４）  ニューラルネットワークに与えられる音響特徴量
音響特徴抽出部が抽出する音響特徴量としては、メル（ｍｅｌ）スケール１６チャネルＦＦＴ（高速フーリエ変換）の出力７フレーム（７０ミリ秒；１フレーム１０ｍｓ）を用いる。分析条件を表３に示す。
【００５２】
【表３】すなわち、音響特徴量としては、音声信号をサンプリング周波数１２ｋＨｚで標本化した音声波形系列をハミング窓を時間窓として短時間電力スペクトル密度および自己相関関数を算出して利用する。この短時間電力スペクトル密度の数値計算のためにＦＦＴが利用される。
【００５３】（５）  音素スキャニング
上述の音響特徴量を１フレーム（１０ミリ秒）ずつシフトさせつつ学習済みのＴＤＮＮへ入力し、各フレームごとに発火パターン列Ｇを算出する。
　
　
４．対比
　本願請求項１に係る発明（以下、「本願発明」という。）と刊行物１発明とを比較する。
　
　刊行物１発明の「カーソル制御装置」は、「音声認識手段１０１がユーザの発話した音声を認識し、発話長判定手段２０２がユーザの発話した発話の長さを判定し、発話長判定手段２０２の出力に基づき、カーソル移動量判定手段２０３がカーソルの移動量を決定し、ユーザの発話が長いほどカーソルを長距離移動し、発話が短いほどカーソルを短距離移動させるように構成し、音声認識手段１０１の出力とカーソル移動量判定手段２０３の出力に基づき、出力手段１０５に表示されたカーソルを移動し、発話が「右」であり、発話の長さに対応する移動距離が１０であると、カーソルを右に１０移動する」から、本願発明の「画面に表示された画像を、入力された音声の内容に応じて、かつ、入力されている音声の継続時間に応じて処理する画面制御装置」に相当する。
　刊行物１発明は、「ユーザの発話が長いほどカーソルを長距離移動し、発話が短いほどカーソルを短距離移動させる」とともに、「発話が「右」であり、発話の長さに対応する移動距離が１０であると、カーソルを右に１０移動する」から、刊行物１発明の「右」は、本願発明の「単語」及び「画面に表示されている画像の制御処理を意味する単語」に相当する。また、刊行物１発明は、「右」を識別していると言えるから、本願発明の「単語識別部」を有することは自明である。また、刊行物１発明の「カーソル」、「カーソルを右に１０移動する」は、それぞれ本願発明の「画面に表示されている画像」、「画面に表示されている画像の制御処理を連続的に、行う、」に相当する。そうすると、刊行物１発明は、本願発明の「前記単語識別部が単語を検出した後、前記単語識別部で検出した画面に表示されている画像の制御処理を意味する単語に応じて前記画面に表示されている画像の制御処理を連続的に、行う、画面制御部」に相当するものを具備すると言える。
　
　したがって、両者は、
　「画面に表示された画像を、入力された音声の内容に応じて、かつ、入力されている音声の継続時間に応じて処理する画面制御装置であって、
　単語識別部と、
　　前記単語識別部が単語を検出した後、前記単語識別部で検出した画面に表示されている画像の制御処理を意味する単語に応じて前記画面に表示されている画像の制御処理を連続的に、行う、画面制御部と、
　を具備する、画面制御装置。」
である点で一致し、以下の点で相違している。
　
［相違点１］
　本願発明が、「入力音声信号を信号分析して複数の音響特徴量を抽出する、音響特徴抽出部」と、「識別対象の複数の音素について予め学習させた音素識別手段を有し、前記音響特徴抽出部から出力された前記複数の音響特徴量を前記音素識別手段に入力して音素を識別して前記複数の音響特徴量に対応する連続的な音素識別パターン列として出力する、音素識別部」と、を備えるのに対して、刊行物１発明では、「音響特徴抽出部」及び「音素識別部」については記載されていない点。
　また、「単語識別部」が、本願発明では、「該音素識別部で識別した前記連続的な音素識別パターン列が事前に登録された画像を制御処理を意味する単語に最も近似している単語を検出する、」のに対して、刊行物１発明では、どのように単語の識別を行うか記載されていない点。
　
［相違点２］
　本願発明では、「入力されている音声信号のレベルを測定し、そのレベルが一定レベル以上のとき、音声検出信号を出力する、音声入力検出部」を備えているのに対して、刊行物１発明では、「音声入力検出部」については記載が無く、
　また、本願発明では、「前記音声検出信号が前記音声入力検出部から連続的に出力されていることとなる、前記音声信号のレベルが一定レベル以上になった時から、一定レベル以下になるまでの期間、」において、「入力された一定レベル以上の音声信号」を音響特徴抽出部で音響特徴量を抽出し、音素識別部で音素を識別して音素識別パターン列として出力し、単語識別部で単語を検出し、画面制御部で画像の制御処理を連続的に、行う、のに対して、刊行物１発明では、「音声信号のレベル」については記載されていない点。
　（なお、請求項１の解釈については、ファクシミリで提出された２００８年９月４日付け「問い合わせに対する説明書」の「（１．２）読み方」における「〔請求項１〕」及び「
補足説明
　
５．判断
［相違点１］について
　入力された音声の内容に応じて処理する制御装置において、「入力音声信号を信号分析して複数の音響特徴量を抽出する、音響特徴抽出部」と、「識別対象の複数の音素について予め学習させた音素識別手段を有し、前記音響特徴抽出部から出力された前記複数の音響特徴量を前記音素識別手段に入力して音素を識別して前記複数の音響特徴量に対応する連続的な音素識別パターン列として出力する、音素識別部」を具備することは、周知技術（１）（例えば、上記刊行物２（入力される音声を、特徴パラメータ抽出部１２でフレーム周期毎にフレーム毎の特徴パラメータを求め、複数の音素について学習させた音素認識部１４で、特徴パラメータを入力してフレーム毎に音素を識別し、出力として出力層１４ｄからＯaf，Ｏif，Ｏuf，Ｏef，Ｏof・・・Ｏenをフレーム毎に得、音素時系列２２を得る点。）、上記刊行物３（入力音声を所定のサンプリング周期で標本化し、音響特徴量データを抽出する音響特徴抽出部３１、予め音響特徴量に従って音素識別を学習したニューラルネットワークを含む音素スキャニング部３２で、音響特徴量を入力して音素を識別し、出力としてフレーム単位で発火パターン列Ｇ＝（ｇ１，ｇ２，・・・、ｇｔ、・・・ｇＴ）（ｇｔは、時刻ｔにおけるニューラルネットワークの出力ベクトル（発火パターン））を算出する点。）等参照。）である。
　また、「単語識別部」が、「該音素識別部で識別した前記連続的な音素識別パターン列が事前に登録された画像を制御処理を意味する単語に最も近似している単語を検出する、」点については、「単語識別部」において、「該音素識別部で識別した前記連続的な音素識別パターン列が事前に登録された単語に最も近似している単語を検出する、」ことは、周知技術（例えば、上記刊行物２（音素認識部１４の出力から、最終的に入力音声「あいうえお」が認識結果として求められ、これを文字列として与えられる辞書とマッチングさせて、字句解析、構文解析、意味解析等の自然言語処理を実行してもよい点。）、上記刊行物３（音素スキャニング部３２から算出された発火パターン列Ｇから得られる音素ベクトルＶと、単語辞書４３に準備されている各単語の参照ベクトルの照合度を算出し、最も距離が近い単語に基づいて単語を認識する点。）等参照。）である。
　したがって、刊行物１発明のカーソル制御装置（本願発明の「画面制御装置」に相当。）において、単語「右」（上記したように、本願発明の「事前に登録された画像を制御処理を意味する単語」に相当。）の発話があったことを識別するにあたり、
　当該周知技術（１）を用いて、「入力された一定レベル以上の音声信号を信号分析して複数の音響特徴量を抽出する、音響特徴抽出部と、識別対象の複数の音素について予め学習させた音素識別手段を有し、前記音響特徴抽出部から出力された前記複数の音響特徴量を前記音素識別手段に入力して音素を識別して前記複数の音響特徴量に対応する連続的な音素識別パターン列として出力する、音素識別部と、」を具備するようにするとともに、
　当該周知技術（２）を用いて、「音素識別部で識別した前記連続的な音素識別パターン列が事前に登録された画像を制御処理を意味する単語に最も近似している単語を検出する、」単語識別部を具備するものとすることは、当業者が容易に想到できたものである。
　
［相違点２］について
　雑音による誤動作を防止するために、入力されている音声信号のレベルが、一定レベル以上になったときから、一定レベル以下になるまでの期間、音声認識を行うことは、周知技術（３）（例えば、特開昭６３−８６６５９号公報（第７頁左下欄第１〜１８行）、特開平１−１５９６９７号公報（第２頁右上欄第４〜７行）、特開昭６３−８６６５２号公報（第７頁右上欄第８行〜左下欄第５行）等参照。）である。
　そして、刊行物１発明のカーソル制御装置（本願発明の「画面制御装置」に相当。）において、「発話が「右」であり、発話の長さに対応する移動距離が１０であると、カーソルを右に１０移動する」制御をするにあたり、当該周知技術（３）を採用し、「入力されている音声信号のレベルを測定し、そのレベルが一定レベル以上のとき、音声検出信号を出力する、音声入力検出部」を備えたものとし、かつ、「前記音声検出信号が前記音声入力検出部から連続的に出力されていることとなる、前記音声信号のレベルが一定レベル以上になった時から、一定レベル以下になるまでの期間、」において、「入力された一定レベル以上の音声信号」を音響特徴抽出部で音響特徴量を抽出し、音素識別部で音素を識別して音素識別パターン列として出力し、単語識別部で単語を検出し、画面制御部で画像の制御処理を連続的に、行う、ようにすることは、当業者であれば容易に想到できたものである。
　
　
　したがって、本願発明は、刊行物１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、特許法第２９条第２項の規定により、特許を受けることができない。
　
　よって、結論のとおり審決する。