【事件の表示】
　特願２００２−５３５１１６「動的再構成可能音声認識システムとその方法」拒絶査定不服審判事件〔平成１４年　４月１８日国際公開、ＷＯ０２／３１８１６、平成１６年　４月１５日国内公表、特表２００４−５１１８２３〕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】
第１　手続の経緯
　
　本願は、平成１３年１０月１２日の国際出願（優先権主張　平成１２年１０月１３日　米国（ＵＳ））であり、平成１５年４月１４日に国内書面が提出されたものであって、平成１９年２月２０日付け最後の拒絶理由通知に対して平成１９年８月２７日付けで手続補正書が提出されたが、該補正が平成２０年９月１９日付けで補正却下されるとともに、同日付けで拒絶査定がされた。
　これに対して平成２１年１月５日に拒絶査定不服審判が請求されるとともに、平成２１年２月４日付けで手続補正書が提出されたものである。 
　
第２　平成２１年２月４日付けの手続補正についての補正の却下の決定 
　
［補正の却下の決定の結論］
　
　平成２１年２月４日付けの補正を却下する。  
　
［理由］
　
１．補正後の本願発明
　当該手続補正による補正後の特許請求の範囲の請求項１は、次のとおりのものである。
　
　【請求項１】　動的再構成可能音声認識方法であって、
　受信した音声要求の間に、所定のサンプル期間で背景モデルと変換器モデルとのパラメータを確定するステップと、
　前記背景モデルと前記変換器モデルとユーザによって入力されたユーザコードとに基づいて、適応音声認識モデルを確定するステップと、
　前記適応音声認識モデルに基づいて、音声要求内の情報を確定するステップと、
　を含み、
　サンプリングされる背景ノイズ情報または変換器情報の連続する変化が閾値を超えない場合に、サンプル期間を延ばすことを特徴とする動的再構成可能音声認識方法。
　　　　　（以下、「本願補正後発明」とする。）
　
　上記補正は、補正前の請求項１に記載した発明を特定するために必要な事項である、適応音声認識モデルを確定するステップにおける基づく対象に、「ユーザによって入力されたユーザコード」を更に加えることにより、その内容を限定するものであって、特許法第１７条の２第４項第２号（平成１８年法律第５５号改正附則第３条第１項によりなお従前の例によるとされる同法による改正前の特許法第１７条の２第４項第２号）の特許請求の範囲の減縮を目的とするものに該当する。
　そこで、本願補正後発明が特許出願の際独立して特許を受けることができたものであるか（平成１８年法律第５５号改正附則第３条第１項によりなお従前の例によるとされる同法による改正前の特許法第１７条の２第５項において準用する同法第１２６条第５項の規定に適合するか）について以下に検討する。
　
２．公知刊行物の記載 
　
　公知刊行物である、原査定の拒絶の理由で引用された刊行物１（欧州特許出願公開第９２０１７３号明細書；１９９９年６月２日発行）には、対応する図面と共に、以下の内容が記載されている。
　
（ア）「［００１２］In a first illustrative embodiment of the invention, the system includes aterminal device which measures and stores a first set of data indicating its ownphysical characteristics and that of its local acoustic environment and transmitsthe first set of data to a network service for applications such as speechrecognition, speech quality improvement, etc. A precomputed second set of datacharacterizing the speech of a local population is optionally stored in theterminal device and can be transmitted to the network service. When a call ismade from the terminal device to a switch, the first set of data describing thetransfer characteristic of the terminal device and the noise characteristics of theambient acoustic environment and the second set of data describing the speechcharacteristics of a local population are transferred from the switch to thenetwork service　」　
　　　
（訳：
　［００１２］第１の実施例において、このシステムは装置自体の物理的特性と固有環境を測定し、最初のデータセットを音声品質向上のために音声認識の如きネットワークサービスに送信する端末装置を有する。地域住民言語の特徴を示す第２のデータセットを端末装置において計算し、ネットワークサービスに送ることもできる。端末から交換機に発呼されると、端末装置特性と背景環境雑音特性を示す第１のデータセットと地域住民の会話特徴を顕す第２のデータセットが交換機からネットワークサービスに送られる。　）
　
（イ）「［００１７］A system for use in a telecommunications network is shown anddescribed in the drawing figures for purposes of illustration. The systemautomatically measures terminal device characteristics and background acousticenvironmental conditions to enable use of that information by a voice-enablednetwork service, such as a speech recognizer. Knowledge of the device andbackground characteristics helps to alleviate the effects of the acoustic mismatchbetween training and testing conditions, thereby obtaining improved speechrecognition performance. Data characterizing the speech accent of a localpopulation are used to adapt the system to the local population. Additionally, anetwork database optionally stores the data characterizing the terminal deviceand the background environment and the data characterizing the speech accent,tagged by the telephone number of the terminal device, to aid, for example,long-term adaptation and model improvement.　」
　
　（一部訳：
　［００１７］システムは、音声認識のような音声利用可能なネットワークシステムにより利用可能とするために、端末装置特性と背景音響環境を自動的に測定する。装置と背景の特性はトレーニングとテスティング間の整合に寄与し、音声認識を向上させる。）
　
（ウ）「［００１９］The system depicted in FIG. 1 automatically measures, stores, andtransmits data characterizing the terminal device 12, users of the terminal device12, and the ambient acoustic environment of the terminal device 12 to a voice-enablednetwork service (e.g., the speech recognizer 14) deployed in thetelecommunications network. The terminal device 12 measures and stores thetransfer characteristic of the microphone and the ambient noise of the localenvironment. The system makes the transfer characteristic of the microphoneand the background noise (or characteristics thereof) available to the networkservice at the time of the call connection. This information can also be madeavailable to the network at any time as part of an established protocol. Thesystem may optionally update the transfer characteristic of the microphoneand/or the ambient noise present in the local environment. Additionally, thesystem optionally is able to modify the precomputed speech characteristics 22 ofthe local population stored in the terminal device 12 (or optionally in thenetwork speech recognizer 14). Examples of features provided or employed bythe network service include speech recognition and speech quality improvement.」
　
（訳：
　［００１９］ 図１に示されているシステムは、端末装置の特性、ユーザー、端末から伝送ネットワークにおいて用いられる音声利用可能な伝送ネットワークサービス（すなわち音声認識装置１４）への 音響環境を、自動的に測定し、記憶し、送信する。端末装置１２は、マイクロフォンの伝送特性、背景環境雑音を測定し、記憶する。システムは所定時期に、マイクロフォンの伝送特性、背景環境雑音をネットワークサービスで利用可能にする。この情報は、また、所定のプロトコルに応じて適宜の時期に利用される。システムは、実在に合ったマイクロフォンの伝送特性や、背景環境雑音を更新することもできる。
　
（エ）「［００２９］A process flow diagram for describing measurement and storage ofmicrophone characteristics by a system deployed in a telecommunicationsnetwork in accordance with the principles of the invention is shown in FIG. 3.According to the process depicted in FIG. 3, the system determines if it is timeto update the microphone characteristics in step 30. If no, then the step isrepeated. If yes, the microphone characteristics are measured by themeasurement processor in step 32. Then the measurement processor updates theinformation in the local memory in the terminal device in step 34.　」
　
（訳：
　［００２９］図３の手順に従えば、ステップ３０でマイクロフォン特性を更新する時期であるかを判断する。更新時期でなければ、手順は繰り返される。更新時期であれば、ステップ３２において、マイクロフォン特性が測定素子により測定される。そしてステップ３４として測定素子はローカルメモリに記憶されている情報を更新する。
　
（オ）「［００３０］A process flow diagram for describing measurement and storage of datacharacterizing the acoustic environment of an end-device by the system inaccordance with the principles of the invention is shown in FIG. 4. According tothe process depicted in FIG. 4, the system determines if it is time to update thenoise characteristics in step 36. If no, the step is repeated. If yes, the noisecharacteristics of the acoustic environment are measured by the measurementprocessor in step 38. Then the noise information is stored in the local memoryin the terminal device in step 40. Then, in step 42 the system determineswhether the option for computing noise statistics has been selected. If no, thesystem repeats the step. If yes, statistics and models of the noise are computedby the system in step 44.　」
　
（訳：　図４の手順に従えば、ステップ３６で音響環境のノイズ特性を更新する時期であるかを判断する。更新時期でなければ、手順は繰り返される。更新時期であれば、ステップ３８において、音響環境のノイズ特性が測定素子により測定される。ステップ４２として選択されているノイズ状態の計算するか否かを決定する。そして、否であればこのステップを繰り返し、是であれば、ステップ４４においてノイズの状態とモデルが計算される。）
　
　これら（ア）〜（オ）の記載及び図面の内容を総合すると、刊行物１には、次の（カ）なる発明が記載されていると認められる。
　以下、これを「引用発明」と記す。
　
［引用発明］
（カ）端末により入力された音声をネットワークサービスで音声認識する方法であって、
　受信した音声要求に対して、所定のプロトコルに応じた適宜の時期にマイクロフォンの伝送特性や、背景環境雑音特性を更新をするステップと、
　更新時期において、ノイズの状態とモデルが計算されるステップとを含み、
　送信されたマイクロフォンの伝送特性、背景環境雑音特性をネットワークサービスでの音声認識において利用する音声認識方法。
　
３．対比
　
　本願補正後発明と当該引用発明（カ）とを対比する。
　
　引用発明は、マイクロフォンの伝送特性、背景環境雑音特性をを更新して用いて音声認識を行うものであるから動的再構成可能音声認識方法である。
　引用発明における「マイクロフォンの伝送特性」「背景環境雑音特性」は「変換器モデル」「背景モデル」を構成する一要因であるから、本願補正後発明における「変換器モデル」「背景モデル」は、夫々、「マイクロフォンの伝送特性」「背景環境雑音特性」の上位概念である。
　引用発明において「マイクロフォンの伝送特性」「背景環境雑音特性」を測定するものであるから、一定の期間、測定のために信号を入力する必要がある。これはサンプル期間に他ならない。
　また、引用発明における音声認識は、端末により入力された音声をネットワークサービスで音声認識するものであるから、ネットワークサービスは受信した音声要求に対して、その音声を認識することにより音声情報を確定するものである。
　
　本願補正後発明において「パラメータを確定する」とは、一定のサンプリング期間における測定に基づいて「変換器モデル」「背景モデル」を値として確定することであり、引用発明においてマイクロフォンの伝送特性や、背景環境雑音特性を更新をすることは、更新することによって採用する特性を新たな値とすることであるから、引用発明も実質的に「パラメータを確定」していることになる。
　
　また、引用発明において「ノイズの状態とモデルが計算されるステップ」では、音声認識おいて用いられるモデルを計算するのであるから、これは「適応音声認識モデルを確定する」ことに他ならない、
　
　したがって、引用発明における構成要素を本願補正後発明において用いられている用語に置き換えれば、本願補正後発明と引用発明は以下の点で一致、あるいは相違する。
　
　［一致点］　
（キ）動的再構成可能音声認識方法であって、
　受信した音声要求の間に、所定のサンプル期間で背景モデルと変換器モデルとのパラメータを確定するステップと、
　前記背景モデルと前記変換器モデルとに基づいて、適応音声認識モデルを確定するステップと、
　前記適応音声認識モデルに基づいて、音声要求内の情報を確定するステップと、
　を含む、
　動的再構成可能音声認識方法。
　
　［相違点］　
（ク）適応音声認識モデルを確定するステップにおいて、本願補正後発明が「背景モデルと前記変換器モデルとユーザによって入力されたユーザコード」に基づいて確定されるのに対し、引用発明は、背景モデルと変換器モデルに基づいて確定するものの、「ユーザによって入力されたユーザコード」に基づくとはされていない点。
　
（ケ）所定のサンプル期間で背景モデルと変換器モデルとのパラメータを確定するステップにおいて、本願補正後発明が「サンプリングされる背景ノイズ情報または変換器情報の連続する変化が閾値を超えない場合に、サンプル期間を延ばすことを特徴とする」ものであるとされているのに対し、引用発明ではそのような特徴を備えていることが明らかでない点。
　
４．相違点の判断 　　
　
　相違点（ク）について検討する。
　
　音声認識の際、利用者の状況に応じて学習した標準パターンを上記状況に応じて複数記憶し、音声認識時に上記複数のパターンから適宜選択して最適な音声認識を行うことは周知の技術である。利用者の情況として、利用者の特定は重要な要素であり、利用者情況を特定する場合に利用者ＩＤをも用いることは設計的事項にすぎない。
　本件の前置報告書において、本願出願前周知の技術事項を示す文献として例示した刊行物である特開平０８−０７６７８４号公報にも、そのような技術が記載されている。
　
　したがって、適応音声認識モデルを確定するステップにおいて、「背景モデルと前記変換器モデルとユーザによって入力されたユーザコード」に基づいて確定することは、当業者にとって想到困難な事項ではない。
　
　なお、「利用者の状況（利用者ＩＤも含む）に応じて学習した標準パターンを上記状況に応じて複数記憶し、音声認識時に上記複数のパターンから適宜選択して最適な音声認識を行うことは周知の技術である。」という前置報告書の内容は平成２２年１月２５日付けの審尋において審判請求人に示されているが、これに対して何らの応答もされていない。
　
　相違点（ケ）について検討する。
　
　何らか信号を測定し、この測定に基づく値を制御条件として制御を行うものにおいて、測定に基づく値の変動が小さい場合には制御条件を変更せずに従前の状態を維持し、測定に基づく値の変動が大きい場合に制御条件を変更して処理を行うことは制御一般における常套手法であり、周知の技術的事項である。
　
　音声認識の分野においても、パラメータをサンプリングする時、定常状態とそうでない時とでサンプリング期間を適宜変動させることは、例えば平成２０年９月１９日付けの補正の却下の決定において、本願出願前周知の技術事項を示す文献として提示された、Ａ.特公平０１−０１９５９５号公報、Ｂ.特公平０５−０２０７６０号公報に記載されているように本願出願前周知の技術事項である。
　
　してみれば、引用発明において、「サンプリングされる（測定される）背景ノイズ情報または変換器情報の連続する変化が閾値を超えない場合に、サンプル期間を延ばす」ようにすることは、当業者が適宜採用し得た設計的事項にすぎない。
　
　そして、これら相違点（ク）、（ケ）を総合的に判断しても、本願補正後発明が格別顕著な構成であり、格別顕著な効果を奏するものであるということはできないから、本願補正後発明は、公知刊行物である、原査定の拒絶の理由で引用された刊行物１（欧州特許出願公開第９２０１７３号明細書）に記載の発明に基づいて、当業者が本願出願前周知の技術事項を考慮して容易に発明をすることができたものであって、特許法第２９条第２項の規定により、特許出願の際独立して特許を受けることができたものではない。
　
５．補正却下の［理由］についてのむすび 
　
　したがって、本件補正は、平成１８年法律第５５号改正附則第３条第１項によりなお従前の例によるとされる同法による改正前の特許法第１７条の２第５項において準用する同法第１２６条第５項の規定に違反するので、同法第１５９条第１項において読み替えて準用する同法第５３条第１項の規定により却下すべきものである。  
　
第３　　本願発明について
　
１．本願発明の認定
  
　平成２１年２月４日付けの手続補正は上記のとおり却下されたので、本願の各請求項に係る発明は、平成１８年１０月１９日付け手続補正書により補正された明細書及び図面の記載からみて、その特許請求の範囲の請求項１から請求項１５までに記載した事項により特定されるとおりのものと認められるところ、そのうち、請求項１に係る発明は、次のとおりである。
　なお、平成１９年８月２７日付け手続補正書は、平成２０年９月１９日付けで却下されている。
　
　　【請求項１】　動的再構成可能音声認識方法であって、
　受信した音声要求の間に、所定のサンプル期間で背景モデルと変換器モデルとのパラメータを確定するステップと、
　前記背景モデルと前記変換器モデルに基づいて、適応音声認識モデルを確定するステップと、
　前記適応音声認識モデルに基づいて、音声要求内の情報を確定するステップと、
　を含み、
　サンプリングされる背景ノイズ情報または変換器情報の連続する変化が閾値を超えない場合に、サンプル期間を延ばすことを特徴とする動的再構成可能音声認識方法。
　
２．引用刊行物に記載の発明
　
　原査定の拒絶理由に引用された刊行物１および、その記載事項は、前記「第２における［理由］の２．」に記載したとおりである。
　
３．対比・判断
　
　本願請求項１に係る発明は、前記「第２における［理由］の１．」で検討した本願補正後発明における適応音声認識モデルを確定するステップにおいて、本願補正後発明が「背景モデルと前記変換器モデルとユーザによって入力されたユーザコードと」に基づいて確定されるのに対し、「ユーザによって入力されたユーザコードと」という限定事項を省いたものである。
　そうすると、本願請求項１に係る発明の構成要件を全て含み、さらに他の構成要件を付加したものに相当する本願補正後発明が、前記「第２における［理由］の４．」に記載したとおり、引用刊行物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、本願請求項１に係る発明も、同様の理由により、引用刊行物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。
　
４．むすび
　
　以上のとおり、本願請求項１に係る発明は、引用刊行物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。
　
第４　まとめ
　
　以上のとおり、本願請求項１に係る発明は、引用刊行物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ことにより、特許法第２９条第２項の規定によって特許を受けることができないものであるから、本願は拒絶すべきものである。
　したがって、原査定を取り消す。本願は特許すべきものであるとの審決を求める、という本願審判請求の趣旨は認められない。
　
　よって、結論のとおり審決する。