【事件の表示】
　特願２００８−５３５１７５「第１特徴ベクトル及び第２特徴ベクトルの間の類似性距離を計算する方法及び装置」拒絶査定不服審判事件〔平成１９年　４月２６日国際公開、ＷＯ２００７／０４６０４９、平成２１年　３月１９日国内公表、特表２００９−５１１９８１、請求項の数（８）〕について、次のとおり審決する。
【結　論】
　原査定を取り消す。
　本願の発明は、特許すべきものとする。
【理　由】
第１　手続の経緯 
　本願は、２００６年１０月１６日（パリ条約による優先権主張国際事務局受理２００５年１０月１７日、欧州特許庁）を国際出願日とする出願であって、原審において平成２３年１２月８日付けで拒絶理由が通知され、平成２４年６月８日付けで手続補正がされたが、同年１１月６日付けで拒絶査定がなされ、これに対し、平成２５年３月８日に拒絶査定不服の審判が請求されるとともに、同日付けで手続補正がされ、同年５月２１日付けで当審より審尋がなされ、同年１１月１１日に回答書が提出されたものである。
　
第２　平成２５年３月８日付けの手続補正（以下、「本件補正」という。）の適否
１．補正の内容 
　上記手続補正は補正前の平成２４年６月８日付け手続補正書の特許請求の範囲の請求項１に記載された 
　 
　「【請求項１】
　特徴ベクトル間の類似性距離を計算する装置により、第１音声及び／又はビデオ信号の第１特徴ベクトル及び第２音声及び／又はビデオ信号の第２特徴ベクトルの間の類似性距離を計算する方法であって、
−前記第１特徴ベクトル及び前記第２特徴ベクトル間の距離を計算するステップであって、前記第１特徴ベクトル及び前記第２特徴ベクトルの両方が第２次元の特徴値を有し、第２次元よりも第１次元へ強い重み付けを与える重み付け因数が使用される、ステップ
を含む方法において、前記重み付け因数は、一群の信号の特徴に依存することを特徴とする方法。」 
 　
という発明を、 
　 
　「【請求項１】
　特徴ベクトル間の類似性距離を計算する装置により、第１音声及び／又はビデオ信号の第１特徴ベクトル及び第２音声及び／又はビデオ信号の第２特徴ベクトルの間の類似性距離を計算する方法であって、
−前記第１特徴ベクトル及び前記第２特徴ベクトル間の距離を計算するステップであって、前記第１特徴ベクトル及び前記第２特徴ベクトルの両方が第２次元の特徴値を有し、第２次元よりも第１次元へ強い重み付けを与える重み付け因数が使用される、ステップ
を含む方法において、前記重み付け因数は、信号の一群の特徴に依存することを特徴とする方法。」
　
という発明（以下、「本願発明」という。）に変更するものであり、また、独立請求項である本件補正前の請求項８についても同様に補正をするものである。 
　
２．補正の適否 
　本件補正は、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「一群の信号」について、「信号の一群」と記載して不明りょうな記載についてその本来の意味内容を明らかにするものであるから、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４号の明りょうでない記載の釈明を目的とするものに該当する。
　また、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３項に違反するところはない。
　
第３　原査定の理由の概要
（１）　特許法第２９条第２項について、
　本願発明は、その出願前に日本国内又は外国において、頒布された下記の刊行物に記載された発明又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった発明に基いて、その出願前にその発明の属する技術の分野における通常の知識を有する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。
　　　　　　　　　　　   記
刊行物：Soonil Kwon, Shrikanth Narayanan, SPEAKER CHANGE DETECTION USING A NEW WEIGHTED DISTANCE MEASURE, International Conference on Spoken Language Processing, ２００２年９月１６日
　
（２）　特許法第３６条第４項第１号について
　出願人は同日付け意見書において、本願請求項５、７に関し、「当該記載において「及び／又は」としていた記載を「及び」と改め」、この出願の発明の詳細な説明は、当業者が当該請求項に係る発明を実施することができる程度に明確かつ十分に記載されたものである旨主張している。
　しかしながら、本願請求項５に関しては、依然として「及び／又は」という記載がある。
　よって依然として、この出願の発明の詳細な説明は、当業者が本願請求項５、７に係る発明を実施することができる程度に明確かつ十分に記載されたものでなく、出願人の上記主張は採用できない。
　
（３）　特許法第３６条第６項第２号について
　出願人は同日付け意見書において、本願請求項４の記載を、「当該記載を「重み付け因数が、前記第１又は第２音声及び／又はビデオ信号の種類に依存する」と改め」、本願請求項４に係る発明が明確である旨主張している。
　しかしながら、「重み付け因数が、前記第１又は第２音声及び／又はビデオ信号の種類に依存する」という点が何を意味しているのか、重み付け因数の計算に関する記載のある発明の詳細な説明の段落【００１９】の記載を参照しても理解できない。
　よって依然として、本願請求項４に係る発明は明確なものでなく、出願人の上記主張は採用できない。
　
第４　当審の判断
（１）　特許法第２９条第２項について
１．刊行物の記載事項 
　原査定の拒絶の理由に引用されたSoonil Kwon, Shrikanth Narayanan, SPEAKER CHANGE DETECTION USING A NEW WEIGHTED DISTANCE MEASURE, International Conference on Spoken Language Processing, ２００２年９月１６日（以下、「刊行物」）には、図面とともに以下の事項が記載されている。
　
イ．「ABSTRACT
　
Speaker change detection is a key pre-requisite to speaker tracking and speaker adaptation. It detects the points where a speaker identity changes in a multi-speaker audio stream. We first extract the speech segments from an audio stream by segmentation and classification techniques. Using the extracted speech segments, the proposed weighted metric-based technique detects the speaker change points. New weights are originated from Fisher Linear Discriminant Analysis and, when used with Mel Cepstrum feature vectors, it has an effect of subband processing. Experiments were performed with HUB-4 Broadcast News Evaluation English Test Material (1999) and a movie audio track. Results showed that our technique gave about 37.7% improvement compared with Euclidean distance on the broadcast news data and about 27.1% on the movie data; with Mahalanobis distance, the improvements were 37.7% and 25.3% for broadcast news and movie data, respectively.
　
　1. INTRODUCTION
　
Automatic segmentation and classification of an audio stream according to speaker identities and environmental conditions are gaining increasing importance as we get more and more information from TV programs and movies [6]. For example, this process is useful in the task of automatic transcription and indexing of broadcast news or movie audio data, speaker adaptation techniques for advanced speech recognition systems, and speaker tracking in multimedia data processing. For unsupervised transcription or adaptation systems, more data from the same speaker does help to reduce error rates significantly [4]. In this paper, we propose a method for unsupervised speaker change detection and evaluate it with broadcast news data and movie audio data.
　The goal of unsupervised speaker change detection is to detect the points where the speaker changes in the middle of an audio stream without any knowledge about the identity and number of speakers. The speaker change detection system consists of three steps. The first step is segmentation; the audio data contains clean speech, speech with background music or noise, music, noise, etc. An audio stream is divided into segments that are ‘homogeneous’ regions with respect to audio characteristics. For example, a segment contains only speech, music, or speech and music. The second step is classification. We next classify segments, which are obtained from the first step, into several broad categories. Our classification is based on the combination of a silence ratio and a zero-crossing variation [3]. From the results of classification, we collect all segments classified as containing speech including those with other music and environmental noise. In the third step, the system sequentially detects whether the speaker changes between two neighboring speech segments.
　The primary focus of this paper is on the third step. The first two steps, although not completely solved problems, have been well studied in the literature. We adopt and expand on methods that have resulted in state of the art performance for these steps. There are three general speaker detection techniques: metricbased, model-based, and decoder-guided [6]. A metric-based algorithm calculates the distance between neighboring segments. Even if it relies on the threshold of measurements, it is simply applied without a large training data set and prior knowledge of speakers. Nonprobabilistic distances, such as Euclidean distance and Mahalanobis distance, measure the dissimilarity between two feature vectors. The distance decreases as the similarity between two feature vectors increases. For a given distance, we can also define the corresponding weighted version by introducing a weighting factor in the distance equation [1].」（２５３７頁左欄１行〜同頁右欄２０行）
　
訳文（イ．）「抄録
　
話者変更探知は、話者の追跡、話者の適合のために前もって必要である。これは多数の話者が関与する音流で、どの時点で話者が変わったかを探知するものである。先ず、音流から分割技術と分類技術で話音のセグメントを抽出する。この抽出したセグメントを使って、本報で提案する加重評価法で話者の変更点を探知する。新しい加重は、Fischerの線形判別解析法に基づいており、メルケプストラムの特徴ベクトルと共用する時には分割帯操作の効果を持っている。実験は、HUB-4 Broadcast News Evaluation English Test Material (1999)と映画の音跡を用いて行った。結果として我々の方法では、Euclid距離と比較すると、放送ニュースのデータでは、37.7%の向上、映画データでは、27.1%の向上が見られた。また、Mahalanobis距離と比較すると、放送ニュースのデータでは、37.7%の向上、映画データでは、25 .3%の向上が見られた。
　
　１．序言
　
テレビ番組や映画から、益々多くの情報を得ている現在、音流を話者や環境条件によって自動的に分割、分類する事の重要性は高まりつつある［6］。例えばこの方法は、放送ニュースや映画の音声データの自動表記や自動索引付け、優れた話音認識システムに適した話者適応技術、マルチメディア・データ処理に於ける話者追跡などに有用である。非監視表記、あるいは適応システムでは、同じ話者のデータが多い程、誤差の低減幅が大きい［4］。本論文では、非監視の話者変更探知法を提案し、それを放送ニュースデータ、映画の音声データを用いて評価する。
　非監視式の話者変更探知の目的は、話者が誰であるか、また話者の数が分からなくても、音流の中途のどの時点で、話者が変わったかを探知する事である。この話者変更探知システムは三つのステップから成る。第1ステップは分割である。音データは、純粋な話音、バックグラウンドの音楽や騒音の入った話音、音楽、騒音等を含んでいる。一つの音流は、音の特性に関して「均質な」領域であるセグメントに分けられる。例えば、話音だけを含む部分、音楽だけを含む部分、音楽と話音を含む部分である。第2ステップは分類である。第１ステップで得られたセグメントを、いくつかの広いカテゴリに分類する。我々の分類は、沈黙比とゼロ通過変動の組み合わせに基づいている［3］。分類の結果から、話音を含むものとして分類されたセグメント、並びに他の音楽や環境騒音を含むセグメントを収集する。第3ステップで、システムは、二つの隣接話音セグメントの間で話者が変わっていないかどうかを順に探知する。
　本論文では、第3ステップに焦点を置く。最初の二つのステップは完全に解決された問題ではないが、文献で十分、論じられてきた。これらのステップについては現状の方法を採用し、拡張する。話者探知には、一般に三つの手法がある。距離ベースのものとモデルベースのものと復号器を利用するものとである［6］。距離ベースのアルゴリズムでは隣接するセグメント間の距離を計算する。これは測定の閾値にもよるが、大量の訓練データセットや話者に関する予備知識が無くても、簡単に利用できる。Euclid距離、Mahalanobis距離などの非確率的距離は、二つの特徴ベクトル間の相違度を示す。この距離は二つの特徴ベクトル間の類似度が増すと、減少する。距離方程式に加重因子を導入する事で、ある距離に対して加重距離を定義する事もできる［1］。」
　
ロ．「2.2. Classification of segments
　
Generally audio data can be categorized into five broad classes: music, noise, clean speech, speech with music, and speech with noise. While we need only speech segments, it is very difficult to separate speech from background music or noise. For this reason, the speech class includes the speech with music class and the speech with noise class. In this stage, we just classify speech signals and non-speech signals with a silence ratio and the level of variation in the zero crossing rates [3].」（２５３８頁左欄３５〜４３行）
　
訳文（ロ．）「2.2　セグメントの分類
　
一般に音データは、五つの大きなクラスに分類される。音楽、騒音、純話音、音楽が混じった話音、騒音が混じった話音である。我々は話音部分だけを必要とするが、話音をバックグラウンドの音楽、または騒音と分離する事は非常に難しい。この為、話音クラスは、音楽のある話音クラス、騒音のある話音クラスを含むものとする。このステップで、話音信号と非話音信号を、沈黙比とゼロ通過頻度の分散レベルによって分類する［3］。」
　
ハ．「Speech signals are converted into feature vectors and then the distance between two neighboring segments is sequentially calculated. If the distance is above a threshold, then the point between two neighboring segments is assigned to a speaker changing point. Thresholds are determined by using a small number of the data segments (as explained in the section 4).
　
　3. NEW DISTANCE MEASURE
　
The simple Euclidean distance classifier is one of the fundamental and widely used techniques in classification. We use Euclidean distance as the basis of our new weighted distance.
　
3.1. Weighted squared Euclidean distance
　
Let X(k) = {x1(k) ,x2(k) ,...,xm(k) }  be the sample space in class k (k = 1, 2, …,C) where nk is the number of samples in class k.
xi(k) = (xi1(k) ,xi2(k) ,...,xim(k) ) is an i-th feature vector (i = 1, 2,…, nk ) where xij(k) is the j-th feature in the i-th sample (j = 1, 2,…,m). In our case, since two neighboring segments are compared at a time, the number of classes, C, is 2. The mean vector of class k is
　(1)（略）
　The Euclidean distance between two neighboring segments is defined as
　(2)（略）
　The intraclass variances of features within each class or the interclass variance between classes affects the performance of a classifier. Weighting techniques show better results for increasing the similarity of the samples in the same class and decreasing the similarity of the samples from different classes [1].
　We propose a weighted squared Euclidean distance (WED)
　(3)（略）
with two constraints:
　(4)（略）」（２５３８頁右欄１５〜４６行）
　
訳文（ハ．）「話音信号を特徴ベクトルに変換してから、二つの隣接セグメント間の距離を順次、計算する。その距離が閾値以上なら、その隣接セグメント間の点は話者変更点とする。閾値は少数のデータセグメントを使って決める（セクション4で説明する）。
　
　3．新しい距離測度
 
単純なEuclid距離分類は、基本的なもので広く使われている分類法の一つである。我々はEuclid距離を新しい加重距離のベースとして用いる。
 
3.1　加重二乗Euclid距離
 
nkをクラスk内のサンプルの数とした場合、X(k)={x1(k) ,x2(k) ,...,xm(k) } はクラスk(k=1,2,……,C)内のサンプルスペースとする。Xij(k)をi番目のサンプルのj番目の特徴とすると（j=1,2,…m）、xi(k)=(xi1(k), xi2(k).……xim(k))は、i番目の特徴ベクトルである(i=1,2,……nk)。我々の事例では、一度に二つの隣接セグメントを比較するので、クラスの数、Cは2である。クラスkの平均ベクトルは次の様になる。
　式（1）（略）
　二つの隣接セグメント間のEuclid距離は次の様に定義する。
　式（2）（略）
　各クラス内での特徴の分散、または、クラス間の分散は、分類の性能に影響を及ぼす。重み付けは、同じクラス内のサンプル間の類似性増大、異なるクラスにおけるサンプル間の類似性低減に対して、より良い結果を示す［1］。
　我々は、次の二つの制約を有する、
次式で表せる重み付け二乗Euclid距離（WED）を提案する。
　式（3）（略）
　式（4）（略）」
　
ニ．「3.2. New weights
　
The usual weight is the variance of feature within a class. It gives smaller weights to some features with large variances and larger weights to some features with small variances. This technique makes the importance of each feature equal within a class. However, it reflects only intraclass information of features. Interclass information also plays an important role in classifiers. For that reason, we use the variance of two classes, which are from two neighboring segments in our case, as weights [1]. This idea is originally from Fisher Linear Discriminant Analysis. Since between-class scattering information has computational difficulty, it is replaced by total scattering information, which is the sum of a within-class scatter value and a between-class scatter value.
　We define new weights as
　(5)（略）
where tvarj is the variance of total j-th feature vectors from two neighboring segments and wvarj is the sum of the variance of jth feature vectors from segment 1 and the variance of j-th feature vectors from segment 2.
　Mel Cepstrum feature vectors are used for our unsupervised speaker change detection technique. xij(k) , which is the j-th feature in i-th sample, is from the different frequency bands of the filter bank. Each weight is calculated with features from the same frequency band, which implies that each feature from a different frequency band is weighted differently depending on the within-class variance and between-class variance. Therefore it provides the same effect as subband processing.」（２５３９頁左欄１〜２８行）
　
訳文（ニ．）「3.2　新しい重み
　
通常の重みはクラス内の特徴の分散である。これは、大きな分散を有する特徴には小さい重みを与え、小さな分散を有する特徴には大きい重みを与える。この手法は、一つのクラス内では、各特徴の重要度を同じにする。しかし、これは特徴のクラス内の情報だけを反映するものである。分類では、クラス間の情報も重要な役割を果たす。この為、我々は二つのクラス（我々の場合は、二つの隣接セグメントが属するクラス）の分散を重みとして用いた［1］。このアイデアは、Fisherの線形判別解析法に基づいている。クラス間のばらつき情報は、計算が難しいので、この代わりにトータルのばらつき情報（クラス内の分散値とクラス間の分散値の和）を用いた。
　新しい重みを次の様に定義する。
　式（5）（略）
ここで、tvarjは二つの隣接セグメントからの総j番目特徴ベクトルの分散、wvarjはセグメント１からのj番目特徴ベクトルの分散とセグメント2からのj番目特徴ベクトルの分散の和である。
　メルケプストラム特徴ベクトルは、我々の非監視話者変更探知手法に用いている。i番目のサンプルにおけるj番目の特徴、xij(k)は、フィルタバンクの異なる周波数帯域からのものである。各重みは、同じ周波数帯の特徴を用いて計算する。この事は異なる周波数帯の各特徴には、クラス内分散、クラス間分散に基づいて、異なる重み付けがなされる事を意味している。従って、これは細分バンド処理と同じ効果を有する。」　
　
　上記刊行物の記載及び図面並びにこの分野における技術常識を考慮すると、上記イ．における「話者変更探知は、話者の追跡、話者の適合のために前もって必要である。これは多数の話者が関与する音流で、どの時点で話者が変わったかを探知するものである。」との記載、上記ハ．における「話音信号を特徴ベクトルに変換してから、二つの隣接セグメント間の距離を順次、計算する。」との記載によれば、話者変更探知は、話音信号を特徴ベクトルに変換し、二つの隣接セグメント間の距離を計算している。ここで、二つの隣接セグメントを第１の隣接セグメントと第２の隣接セグメントとし、第１の隣接セグメントの話音信号の特徴ベクトルを第１の特徴ベクトルと、第２の隣接セグメントの話音信号の特徴ベクトルを第２の特徴ベクトルと称することは任意である。
　また、上記ニ．における「通常の重みはクラス内の特徴の分散である。これは、大きな分散を有する特徴には小さい重みを与え、小さな分散を有する特徴には大きい重みを与える。」との記載によれば、前述の第１の特徴ベクトル及び第２の特徴ベクトルは大きな分散を有する特徴及び小さな分散を有する特徴を有し、大きな分散を有する特徴よりも小さな分散を有する特徴へ大きい重みを与えることが読み取れる。
　また、上記ニ．における「我々は二つのクラス（我々の場合は、二つの隣接セグメントが属するクラス）の分散を重みとして用いた。」との記載によれば、前述の重みは、式（５）で表され、二つの隣接セグメントが属するクラスの分散に依存している。
　また、話者変更探知は、話音信号を特徴ベクトルに変換し、二つの隣接セグメント間の距離を計算しているから、方法として表現すると、第１の隣接セグメントの第１の特徴ベクトル及び第２の隣接セグメントの第２の特徴ベクトルの間の距離を計算する方法ということができる。
　また、特徴ベクトル間の距離を計算するために装置を用いることは明らかである。
　
　したがって、上記方法をステップとして纏めると、上記刊行物には、以下の発明（以下、「引用発明」という。）が記載されているものと認められる。
　
　「特徴ベクトル間の距離を計算する装置により、第１の隣接セグメントの第１の特徴ベクトル及び第２の隣接セグメントの第２の特徴ベクトルの間の距離を計算する方法であって、
−前記第１の特徴ベクトル及び前記第２の特徴ベクトル間の距離を計算するステップであって、前記第１の特徴ベクトル及び前記第２の特徴ベクトルは大きな分散を有する特徴及び小さな分散を有する特徴を有し、大きな分散を有する特徴よりも小さな分散を有する特徴へ大きい重みを与える重みが使用される、ステップ
を含む方法において、前記重みは、二つの隣接セグメントが属するクラスの分散に依存する方法。」
　
　ここで、原査定において刊行物に記載されていると認定した「重み付け因数は、信号の一群の特徴に依存する」構成は、本願明細書段落【０００９】における「一群の信号は、会社若しくは組織によって所有されるコレクション、又は個人コレクションであり得る。」との記載によれば、「重み付け因数は、会社若しくは組織によって所有されるコレクション、又は個人コレクションの特徴に依存している」と理解できる。一方、刊行物には、「重み」について、上記ニ．における「我々は二つのクラス（我々の場合は、二つの隣接セグメントが属するクラス）の分散を重みとして用いた。」との記載、上記ニ．における「クラス間のばらつき情報は、計算が難しいので、この代わりにトータルのばらつき情報（クラス内の分散値とクラス間の分散値の和）を用いた。」との記載、同ニ．における「tvarjは二つの隣接セグメントからの総j番目特徴ベクトルの分散、wvarjはセグメント１からのj番目特徴ベクトルの分散とセグメント2からのj番目特徴ベクトルの分散の和である。」との記載、及び式（５）（略）が記載されている。しかしながら、刊行物の各記載を見ても、原査定において刊行物に記載されていると認定した「重み付け因数は、信号の一群の特徴に依存する」構成が記載されているとはいえない。
　
２．対比
　本願発明と引用発明とを対比する。 
ａ．引用発明の「距離」は、上記刊行物の上記イ．における「この距離は二つの特徴ベクトル間の類似度が増すと、減少する。」との記載によれば、「類似性距離」ということができる。
ｂ．引用発明の「隣接セグメント」は、上記刊行物の上記イ．における「話音のセグメント」との記載によれば、「音声」に含まれる。
ｃ．引用発明の「大きな分散を有する特徴」及び「小さな分散を有する特徴」は、大きな分散を有する特徴よりも小さな分散を有する特徴へ大きい重みを与える重みが使用されるから、それぞれ本願発明の「第２次元の特徴」及び「第１次元の特徴」に相当する。
ｄ．引用発明の「重み」は、上記刊行物の上記ニ．における式（５）によれば、「重み付け因数」ということができる。
ｅ．引用発明の「二つの隣接セグメントが属するクラスの分散」と、本願発明の「信号の一群の特徴」とは、いずれも、「特定の特徴」という点で一致する。
　
 　したがって、本願発明と引用発明は、以下の点で一致ないし相違している。 
 　 
（一致点） 
　「特徴ベクトル間の類似性距離を計算する装置により、第１音声の第１特徴ベクトル及び第２音声の第２特徴ベクトルの間の類似性距離を計算する方法であって、
−前記第１特徴ベクトル及び前記第２特徴ベクトル間の距離を計算するステップであって、前記第１特徴ベクトル及び前記第２特徴ベクトルの両方が第２次元の特徴値を有し、第２次元よりも第１次元へ強い重み付けを与える重み付け因数が使用される、ステップ
を含む方法において、前記重み付け因数は、特定の特徴に依存する方法。」
　
（相違点）
　「特定の特徴」に関し、
　本願発明は、「信号の一群の特徴」であるのに対し、引用発明は、「二つの隣接セグメントが属するクラスの分散」である点。
　
３．判断　
　上記相違点について検討する。 
　引用発明は、「二つの隣接セグメントが属するクラスの分散」であるところ、前述のように「隣接セグメント」は、「話音のセグメント」であり、また、上記刊行物の上記ロ．における「一般に音データは、五つの大きなクラスに分類される。音楽、騒音、純話音、音楽が混じった話音、騒音が混じった話音である。」との記載によれば、引用発明の「クラス」は、「純話音、音楽が混じった話音又は騒音が混じった話音」であるから、引用発明の「二つの隣接セグメントが属するクラスの分散」は、二つの「話音のセグメント」が属する「純話音、音楽が混じった話音又は騒音が混じった話音」の分散と理解できる。一方、本願発明の「信号の一群の特徴」は、前述のように「会社若しくは組織によって所有されるコレクション、又は個人コレクションの特徴」であるから、そもそも、両者の音の形態について、音の一部分に対して音の全体といった音の単位が異なる。そうすると、引用発明から、本願発明の発明特定事項である「信号の一群の特徴」を導き出すことはできない。
　そして、本願発明は、この構成を備えることによって、より正確な類似性距離を計算することができるという作用効果を奏するものである。
　したがって、本願発明は、引用発明に基いて、当業者が容易に発明をすることができたとはいえない。また、補正後の請求項８に係る発明についても同様である。
　
（２）及び（３）　特許法第３６条第４項第１号及び同第６項第２号について
　平成２５年３月８日に拒絶査定不服の審判が請求されるとともに、同日付けで手続補正がされ、すなわち、請求項５については、「及び／又は」としていた記載を「及び」と補正し、また、請求項４については、「重み付け因数が、前記第１又は第２音声及び／又はビデオ信号の種類に依存する」としていた記載を「重み付け因数が、前記第１音声、第２音声及びビデオ信号のうちの少なくとも１つの種類に依存する」と補正し、また、補正後の請求項４の記載は、重み付け因数が、例えば、音声信号やビデオ信号が表す音楽等の種類、すなわち、ジャンルに応じて規定されることを意味するものであり、その一例として段落【００１９】に示されているように、ジャンル別の重み付け因数を利用することが明らかになった。
　したがって、本願の発明の詳細な説明は、当業者が請求項５、７に係る発明を実施することができる程度に明確かつ十分に記載されたものであり、また、請求項４に係る発明は明確なものである。
　
第５　むすび 
　以上のとおり、本願発明は、刊行物に記載された発明に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものとすることができない。また、本願の発明の詳細な説明は、当業者が請求項５、７に係る発明を実施することができる程度に明確かつ十分に記載されたものであり、また、請求項４に係る発明は明確なものである。したがって、原査定の理由によっては、本願を拒絶することはできない。
　また、他に本願を拒絶すべき理由を発見しない。
　よって、結論のとおり審決する。