【事件の表示】
　特願２００２−５４１６６９「知覚品質を高める電話スピーチの広帯域拡張」拒絶査定不服審判事件〔平成１４年　５月１６日国際公開、ＷＯ０２／３９４３０、平成１６年　４月３０日国内公表、特表２００４−５１３３９９〕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、２００１年（平成１３年）１１月９日の国際出願（パリ条約による優先権主張２０００年（平成１２年）１１月９日、欧州）であって、平成２０年１２月１６日付けでなされた拒絶査定に対し、平成２１年３月３０日に審判請求がなされるとともに、同日付けで誤訳訂正がなされたものである。
　
２．本願発明について
（１）本願発明
　本願の請求項に係る発明は、平成２１年３月３０日付けで誤訳訂正された特許請求の範囲の請求項１ないし９に記載された事項により特定されるとおりのものであるところ、その請求項１に係る発明（以下、「本願発明」という）は次のとおりである。
  
「ある周波数範囲を有する狭帯域スピーチ信号の線形予測係数を表す線スペクトル頻度を、高域周波数範囲と上記狭帯域スピーチ信号に対応する低域周波数範囲とを含む広帯域スピーチ信号の線スペクトル頻度に拡張する方法であって、
　−上記広帯域スピーチ信号の低域線スペクトル頻度を得るよう、０．５を上記狭帯域スピーチ信号の上記線スペクトル頻度に乗ずる段階と、
　−上記狭帯域スピーチ信号の上記ある周波数範囲において広帯域スピーチ信号の線スペクトル頻度に向けることによって得られるマトリクスを上記低域線スペクトル頻度に適用することによって、上記広帯域スピーチ信号の上記高域周波数範囲の線スペクトル頻度を得る段階と、
　−上記高域周波数範囲の線スペクトル頻度を、上記低域周波数範囲の線スペクトル頻度に付加する段階とを含む方法。」
　
（２）刊行物の記載
　これに対して、原査定の拒絶の理由に引用された本願の優先権主張の日前に頒布された刊行物である特開平８−１２３４８４号公報（以下、「刊行物１」という）には、図面とともに次のア〜ウの事項が記載されている。
ア．「【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、ある周波数帯域に帯域制限された入力信号を、入力信号の持つ周波数帯域を包含するような広い周波数帯域を有する広帯域信号に変換することで高音質な信号を合成する信号合成方法および装置に関する。」
　
イ．「【０００８】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するために、本発明の信号合成方法は、特定の周波数帯域に帯域制限された入力信号を、前記入力信号の周波数帯域を包含する広い周波数帯域を有する広帯域信号に変換する信号合成方法であって、あらかじめ多量の学習用データから前記入力信号と同じ周波数帯域の狭帯域信号を作成し、前記狭帯域信号を音響分析により狭帯域スペクトル情報を抽出し、また前記多量の学習用データから前記入力信号の周波数帯域を包含する広い周波数帯域を有する広帯域信号を作成し、前記広帯域信号を音響分析により広帯域スペクトル情報を抽出し、前記狭帯域スペクトル情報と前記広帯域スペクトル情報との関係を写像関数として推定しておき、前記入力信号をフレーム毎に音響分析することにより入力スペクトル情報を抽出し、前記入力スペクトル情報を前記写像関数により広帯域化した広帯域化スペクトル情報を算出し、前記算出後の広帯域化スペクトル情報から前記入力信号の周波数帯域を包含する広い周波数帯域を有する広帯域信号を合成することを特徴とするものである。」
　
ウ．「【００２０】次に、写像関数推定器１０４では、狭帯域スペクトル情報と広帯域スペクトル情報との関係を写像関数として推定する。本実施例では写像関数として線形写像を用い、狭帯域スペクトル情報から広帯域スペクトル情報へスペクトル変換を行う。具体的には、写像関数{Ａ} の推定には、入力されたスペクトル情報ｘiの変換後の広帯域化スペクトル情報ｚiと目標となる広帯域スペクトル情報ｙiとの間の差の二乗誤差を最小化することで推定する。すなわち、全学習データの全フレームにおける（数１）で与えられる目的関数を最小化することで求められる。
【００２１】
【数１】
　　　　　　　　　　　　　Ｎ　
　　　　　　Ｊ（｛Ａ｝）＝Σ ‖ｙｉ−ｚｉ‖２ 　
 　　　　　　　　　　　　 ｉ＝１　
【００２２】ただし、{Ａ} はＭ×Ｍ次元のマトリックスであり、ｙiとｚiはＭ次元のベクトルである。
【００２３】この推定で用いる広帯域スペクトル情報と狭帯域スペクトル情報は同じ学習音声データから求めているので、フレーム毎に完全に一対一に対応づけすることができ、いわゆる話者適応などで用いられる教師ありの学習よりもさらに強力な対応付けといえる。
【００２４】次に１０５は、ｉフレーム目の入力信号のスペクトル情報ｘi を音響分析器１０１により抽出し、写像関数{Ａ}で広帯域化スペクトル情報ｚi に変換する広帯域化器である。具体的には、（数２）により変換を行う。
【００２５】
【数２】
　　　　　　　　　　Ｚｉ＝Ａｘｉ　
【００２６】最後に、音声合成器１０６において、広帯域化スペクトル情報から広帯域信号をＰＳＥ合成により音声合成する。」
　
　以上の記載により、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。
　
　特定の周波数範囲に帯域制限された入力信号を、前記入力信号の周波数帯域を包含する広い周波数帯域を有する広帯域信号に変換する信号合成方法であって、
　狭帯域スペクトル情報と広帯域スペクトル情報との関係をマトリックスである写像関数として推定しておき、
　前記入力信号をフレーム毎に音響分析することにより入力スペクトル情報を抽出し、前記入力スペクトル情報を前記写像関数により広帯域化した広帯域化スペクトル情報を算出し、
　前記算出後の広帯域化スペクトル情報から前記入力信号の周波数帯域を包含する広い周波数帯域を有する広帯域信号を合成することを特徴とする信号合成方法。
　
（３）対比
　本願発明と刊行物１発明とを対比する。
　
　刊行物１発明の「特定の周波数範囲に帯域制限された入力信号」、「前記入力信号の周波数帯域を包含する広い周波数帯域を有する広帯域信号」は、それぞれ、本願発明の「ある周波数範囲を有する狭帯域スピーチ信号」、「高域周波数範囲と上記狭帯域スピーチ信号に対応する低域周波数範囲とを含む広帯域スピーチ信号」に相当する。
　また、刊行物１発明は、抽出した入力信号の入力スペクトル情報を広帯域化して、広帯域化スペクトル情報を算出することを含む方法であり、本願発明の「線形予測係数を表す線スペクトル頻度」は、「スペクトル情報」といえるから、本願発明と刊行物１発明とは、「ある周波数範囲を有する狭帯域スピーチ信号のスペクトル情報を、高域周波数範囲と上記狭帯域スピーチ信号に対応する低域周波数範囲とを含む広帯域スピーチ信号のスペクトル情報に拡張する方法」といえる点で共通する。
　
　刊行物１発明の「マトリックスである写像関数」は、狭帯域スペクトル情報と広帯域スペクトル情報との関係を推定したものであるから、「上記狭帯域スピーチ信号の上記ある周波数範囲において広帯域スピーチ信号のスペクトル情報に向けることによって得られるマトリクス」といえ、これを用いて、「前記入力スペクトル情報を前記写像関数により広帯域化した広帯域化スペクトル情報を算出」するのであるから、本願発明と刊行物１発明とは、「上記狭帯域スピーチ信号の上記ある周波数範囲において広帯域スピーチ信号のスペクトル情報に向けることによって得られるマトリクスを上記狭帯域スピーチ信号のスペクトル情報に適用することによって、上記広帯域スピーチ信号のスペクトル情報を得る段階」を含む点で共通しているといえる。
　
　以上をまとめると、本願発明と刊行物１発明の一致点及び相違点は次のとおりである。
　
［一致点］
　ある周波数範囲を有する狭帯域スピーチ信号のスペクトル情報を、高域周波数範囲と上記狭帯域スピーチ信号に対応する低域周波数範囲とを含む広帯域スピーチ信号のスペクトル情報に拡張する方法であって、
　上記狭帯域スピーチ信号の上記ある周波数範囲において広帯域スピーチ信号のスペクトル情報に向けることによって得られるマトリクスを上記低域スペクトル情報に適用することによって、上記広帯域スピーチ信号のスペクトル情報を得る段階と、
　を含む方法。
　
［相違点１］
　スピーチ信号のスペクトル情報が、本願発明では、線形予測係数を表す線スペクトル頻度であるのに対し、刊行物１発明では、特に特定はされていない点。
　
［相違点２］
　本願発明は、
「−上記広帯域スピーチ信号の低域線スペクトル頻度を得るよう、０．５を上記狭帯域スピーチ信号の上記線スペクトル頻度に乗ずる段階と、
　−上記狭帯域スピーチ信号の上記ある周波数範囲において広帯域スピーチ信号の線スペクトル頻度に向けることによって得られるマトリクスを上記低域線スペクトル頻度に適用することによって、上記広帯域スピーチ信号の上記高域周波数範囲の線スペクトル頻度を得る段階と、
　−上記高域周波数範囲の線スペクトル頻度を、上記低域周波数範囲の線スペクトル頻度に付加する段階と」
を含むのに対し、
　刊行物１発明は、入力スペクトル情報をマトリックスである写像関数により広帯域化した広帯域化スペクトル情報を算出する点。
　
（４）当審の判断
　これらの相違点について考察する。
　
［相違点１］について
　スピーチ信号のスペクトル情報として、LSF(line spectral frequency)などの「線形予測係数を表す線スペクトル頻度」は周知のものであり、刊行物１発明のスペクトル情報としてこれを用いることに格別の困難はなく、当業者が適宜採用し得ることにすぎない。
　
［相違点２］について
　この相違点２は、換言すれば、本願発明が、低域のスペクトル情報は、定数を単に乗ずるのみで得、高域のスペクトル情報は、マトリクスを適用することにより得て、両スペクトル情報を合わせているのに対し、刊行物１発明では、低域高域ともにマトリクスにより得ている点であるといえる。
　しかしながら、本願発明における低域で定数を単に乗ずるというのは、刊行物１発明でいうと、低域の部分に対応するマトリクスの値が定数を乗ずるのみとなる値となっていることと等価であり、また、狭帯域の音声信号を広帯域化する装置において、低域部分はそのままで高域部分のみを新たに合成して付加することは通常普通に行われていること（例えば、拒絶査定で示した特開平９−５５７７８号公報には、「帯域拡張部により拡張された音声信号と狭帯域音声信号とを加算して広帯域音声信号を出力する」と記載されている（【要約】、【図１】を参照）。）であるから、刊行物１発明において、低域の部分に対応するマトリクスの値を定数を乗ずるのみとなる値とすることは当業者が容易に想到できたことであり、その定数の値を０．５とすることは必要に応じて適宜設定し得る事項にすぎない。
　なお、この定数について、請求人は、審判請求書で次のように主張している。
『本願発明において「線スペクトル頻度」は「周波数」ではなく「線形予測係数」を表すものあることから、これに０．５を乗ずることは、信号のダウンサンプリングには何ら対応するものではありません。』
　確かに、請求人の主張するように、本願発明における「０．５を乗ずること」は、信号のダウンサンプリングに対応するものではないことは認められる。しかしながら、本願発明は、線スペクトル頻度の帯域を拡張する方法であって、帯域が拡張された後の線スペクトル頻度をどのように用いるかについては何ら請求項には規定されていないから、線スペクトル頻度に定数を乗ずるときの定数の数値自体には技術的な意味は特にないと考えられる。よって、上述のように、その定数の値を０．５とすることは必要に応じて適宜設定し得る事項にすぎない。
　したがって、本願発明は、刊行物１発明及び周知技術に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
　
３．むすび
　以上のとおり、本願の請求項１に係る発明は、刊行物１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、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。
　したがって、本願は、その余の請求項に論及するまでもなく拒絶すべきものである。
　よって、結論のとおり審決する。