【事件の表示】
　平成１０年特許願第３６８７０８号「騒音適応型音声認識装置及び騒音適応型音声認識プログラムを記録した記録媒体」拒絶査定不服審判事件〔平成１２年　７月１４日出願公開、特開２０００−１９４３９２〕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１０年１２月２５日の出願であって、平成１６年８月１２日付けで拒絶査定がなされ、これに対し、同年９月１５日に拒絶査定に対する審判請求がなされるとともに、同年９月１５日付けで手続補正がなされたものである。
　
２．平成１６年９月１５日付けの手続補正についての補正却下の決定
[補正却下の決定の結論]
　平成１６年９月１５日付けの手続補正を却下する。
[理由]
（１）補正後の本願発明
　本件補正により、特許請求の範囲の請求項１は、
「【請求項１】　音声や騒音を入力する入力部と、入力情報を分析する音響分析部と、確率騒音モデルを格納する確率騒音モデル格納部と、騒音適応確率音響モデルを格納する騒音適応確率音響モデル格納部と、騒音検出部と、確率騒音モデルを確率騒音モデル格納部から選択する確率騒音モデル選択部と、騒音適応確率音響モデルを騒音適応確率音響モデル格納部から選択して認識部に与えるモデル切替部と、モデルとの照合により認識を行う認識部とを
有する騒音適応型音声認識装置であって、
　選択された確率騒音モデルと騒音適応確率音響モデルとを関連付ける適応モデルインデックスを有し、
　前記適応モデルインデックスは、一つの確率騒音モデルに対し、複数のＳ／Ｎ比と複数の話者特徴との組合せにより騒音適応した複数の騒音適応確率音響モデルを関連付ける情報を有し、　　前記騒音適応確率音響モデルは、複数の騒音特徴を表す複数の確率騒音モデルと、複数の話者特徴を表す複数のクリーン音響モデルを、複数のＳ／Ｎ比に関連した複数の重畳比で重畳したモデルより構成し、入力部より入力した一つ又は複数のモデル切り替え用発声単語の音声情報との比較により各モデルに対する類似度を求め、各モデル切り替え用発声単語について最大類似度を出力するモデルの中から、最大頻度のモデルを選択する
　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「音響特徴を表現するモデルとして統計的な出現確率に基づいた隠れマルコフモデルを用い」た点を削除しているところ、これは、平成１８年法改正前特許法第１７条の２第４項における、特許請求の範囲の減縮を目的としたものに該当しないし、請求項の削除、誤記の訂正、明りょうでない記載の釈明を目的とするものにも該当しない。
　
（４）むすび
　以上のとおりであるから、本件補正は、平成１８年法改正前特許法第１７条の２第４項の規定に違反するものであり、平成１８年法改正前特許法第１５９条第１項において読み替えて準用する特許法第５３条第１項の規定により却下されるべきものである。
　
３．本願発明について
　平成１６年９月１５日付けの手続補正は上記のとおり却下されたので、本願の請求項１ないし１０に係る発明は、平成１６年６月８日付け手続補正により補正された明細書の特許請求の範囲請求項１ないし１０に記載された事項により特定されるものと認められるところ、そのうち請求項１に係る発明（以下、同項記載の発明を「本願発明」という）は以下のとおりのものである。
「【請求項１】
　音声や騒音を入力する入力部と、入力情報を分析する音響分析部と、確率騒音モデルを格納する確率騒音モデル格納部と、騒音適応確率音響モデルを格納する騒音適応確率音響モデル格納部と、騒音検出部と、確率騒音モデルを確率騒音モデル格納部から選択する確率騒音モデル選択部と、騒音適応確率音響モデルを騒音適応確率音響モデル格納部から選択して認識部に与えるモデル切替部と、モデルとの照合により認識を行う認識部とを有
し、
　音響特徴を表現するモデルとして統計的な出現確率に基づいた隠れマルコフモデルを用いて、騒音環境下における使用に対応した音声認識を行なう騒音適応型音声認識装置において、
　
前記
前記
　
（１）刊行物
　原審拒絶理由で引用された、本願の出願日前である平成１年１０月１７日に頒布された「特開平１−２６０４９５号公報」（以下、「刊行物１」という）には、図面とともに次の事項が記載されている。
ア　「本発明は、音声データを認識する装置に用いられる音声認識法に関するものである。
（中略）
　現在の音声認識システムの機能ブロック図は、第３図に示す通りである。まず、マイク入力された音声信号２３に、ＬＰＣ分析やフィルター分析などの音響分析をほどこし、特徴パラメータを含む音声情報を音響分析部２４で抽出する。次にセグメンテーション部２５において子音セグメンテーションを行なった後、音素判別部２６において音素標準パターン格納部２７に格納された音素標準パターンとマッチングを行ない、音素を判別して音素系列を作る。そして、音素系列作成部２８において、音形規則格納部２９に格納された音形規則と照し合せて修正を加えて、最終的な音素系列を作成し、この音素系列と単語辞書格納部３１に格納された単語辞書とのマッチングを単語マッチング部３０で行なって、類似度の一番大きいものを認識結果３２とする。
　ここで、音素判別のマッチングに用いられる不特定・多数語用音素標準パターンは第４図に示すように作成される。まず、防音室内でマイク入力された音声データ３３をＡ／Ｄ変換部３４においてＡ／Ｄ変換したものを多人数・多数語について収録して音声データベースをつくる。次に、音響分析部３６で音響分析を行ない、特徴パラメータを抽出する。一方、音響分析部３６で得られるパワー情報などをもとに、人が目視によってそれぞれのデータに対して音素のラベリング３７を行なって、ラベリングデータベース３８を作る。そして、標準パターン作成部３９において、特徴パラメータとラベリングデータ３８とを用いて音素標準パターン４０を作成する。」（１頁右下欄１２行ないし２頁右上欄１行、第３，４図、原文の「ラベリングデ慮タベース」は誤記である）
イ　「本発明は、標準パターン自身を変形せずに複数の標準パターンの中からその環境ノイズに適合するものを選び出して音素判別部におけるマッチングに使用することにより、このミスマッチをなくし、環境ノイズに適合した音声認識を行なうことによる認識率の向上を目的とするものである。
（中略）
　本発明はノイズ学習によって評価データを標準パターンにマッチするように変えるのではなく、標準パターンの方を変えることによって上記目的を達成している。
　即ち、その技術的な手段としては、まず、様々な環境ノイズの音声データを収録して、マイク入力の音声データに付加したノイズ付加音声データを作成し、その音声データとラベリングデータを用いて各々の環境ノイズに適合した音素標準パターンを作成する。また、ノイズの音声データを音響分析し、それらの環境ノイズの特徴パラメータを抽出して、ノイズ判別パラメータを作成する。
　そして、認識の際には、まず、認識される音声が発声される環境のノイズを短時間収録し、音響分析して特徴パラメータを抽出する。次に、そのパラメータと前に述べた複数のノイズ判別パラメータとを比較して、最も近いノイズ判別パラメータを作成したノイズを割出す。そして、そのノイズを付加した標準パターンを音素標準パターンとして音素判別を行なうものである。
（中略）
　本発明は上記構成により、様々なパワーと周波数成分を持つ環境ノイズによって音声が歪められたために、単なるパワーの引算では対処できない場合でも、その環境に適合した音声認識を簡単に行なうことが出来、認識率の向上につながる。」（２頁右上欄１８行ないし右下欄１０行）
ウ　「第２図は、本発明の一実施例における音素標準パターン自動選択による音声認識システムに使用される、環境ノイズを付加した音素標準パターン作成システムの機能ブロック図である。各ブロックの説明を以下に述べる。
　まず、防音室内で多人数・多数語の音声データ収録１０を行ない、そのアナログ信号をＡ／Ｄ変換部１１にて２４ｋＨｚでサンプリングして音声データベース１２を作成する。一方、様々な環境ノイズ１３を収録し、Ａ／Ｄ変換器１４にて２４ｋＨｚでサンプリングしてノイズデータベース１５を作成する。ノイズ付加データ作成部１６では、音声データにノイズデータを付加して、発声音がその環境の中で実際に発声した状態を擬似的に作り出し、ノイズ付加音データベース１７を作成する。このノイズデータの付加は、音声データのディジタル信号にノイズデータのディジタル信号を数字上で加えることによっておこなわれる。音響分析部１８においては、このノイズ付加音声データベース１７から自己相関法によってＬＰＣケプストラム係数を特徴パラメータとして抽出する。そして、標準パターン作成部１９において、第４図の従来の音素標準パターン作成システムで使用されるラベリングデータベース３８に基づいて加算した後、音素判別の際に統計的距離尺度による距離計算が容易になるように整えることにより、ノイズ付加音素標準パターン２０を作成する。一方、音響分析部２１では、ノイズデータベース１５そのものを分析しＬＰＣケプストラム係数を特徴パラメータとして抽出する。そして、そのパラメータを平均化してノイズ判別パラメータ２２を作成する。
　第２図の構成により、様々な環境ノイズの各々に対して、ノイズ付加標準パターン２０とそれを選び出すためのノイズ判別パラメータ２２が作成される。これらのデータは、それぞれ、次に説明する第１図の音素標準パターン自動選択システムの、音素標準パターン群格納部８と、ノイズ判別パラメータ格納部６に格納される。」（２頁右下欄１２行ないし３頁右上欄１０行、第２図）
エ　「第１図は、本発明の一実施例における音素標準パターン自動選択による音声認識システムの、音素標準パターン自動選択システムの機能ブロック図である。各ブロックの説明を以下に述べる。
　まず、音声を認識する環境を調べるためにノイズ学習を行なう。環境ノイズ１だけを収録し、ｆｉｌｔｅｒに通した後Ａ／Ｄ変換部２でサンプリングする。音響分析部３で、サンプリングされたノイズデータからＬＰＣケプストラム係数を特徴パラメータ４として抽出する。距離計算部５では、その特徴パラメータと、ノイズ判別パラメータ格納部６に格納されたノイズ判別パラメータの各々との距離を計算する。（中略）
　音素標準パターン選択部７においては、距離計算部５で求められた距離が最小となるノイズ判別パラメータのノイズを付加した音素標準パターンを音素標準パターン群格納部８から、その環境に最も適した音素標準パターン９として選び出す。
　第１図の構成によって、音声認識を行なう環境に最も適合した音素標準パターン９が選択される。この音素標準パターンを第３図の音声認識システムにおける音素判別部２６に用いる事により、環境ノイズに適合した音声認識を行なう事が出来る。」（３頁右上欄１１行ないし左下欄１８行、第１，３図）
　
（２）認定・対比・判断
ア　本願発明と刊行物１に記載された発明（以下、「刊行物発明」という）との対比
　本願発明と刊行物発明とを対比すると、
（ア）上記３（１）アないしエによれば、
　刊行物発明は、防音室内で多人数・多数語の音声データ収録１０を行ない、そのアナログ信号をＡ／Ｄ変換部１１にて２４ｋＨｚでサンプリングして音声データベース１２を作成し、一方、様々な環境ノイズ１３を収録し、Ａ／Ｄ変換器１４にて２４ｋＨｚでサンプリングしてノイズデータベース１５を作成するのであるから、刊行物発明には本願発明でいう、「音声や騒音を入力する入力部と、入力情報を分析する音響分析部」を有する点の存在が認められる。
　また刊行物発明は、ノイズの音声データを音響分析し、それらの環境ノイズの特徴パラメータを抽出して、ノイズ判別パラメータを作成するものであり、ノイズ判別パラメータは格納部に格納されているものである。そして、上記ノイズ判別パラメータは本願発明の「確率騒音モデル」に相当するものと云えるから、刊行物発明には本願発明でいう、「確率騒音モデルを格納する確率騒音モデル格納部」を有する点の存在が認められる。
　そして刊行物発明は、様々な環境ノイズの音声データを収録して、マイク入力の音声データに付加したノイズ付加音声データを作成し、その音声データとラベリングデータを用いて各々の環境ノイズに適合したノイズ付加標準パターン２０が作成され、このデータは、音素標準パターン自動選択システムの音素標準パターン群格納部に格納されるのであり、上記「ノイズ付加標準パターン」「音素標準パターン群格納部」はそれぞれ本願発明の「騒音適応確率音響モデル」「騒音適応確率音響モデル格納部」に相当するといえるから、刊行物発明には本願発明でいう「騒音適応確率音響モデルを格納する騒音適応確率音響モデル格納部」を有する点の存在が認められる。
　また刊行物発明は、環境ノイズを収録、サンプリングし、音響分析部３で、サンプリングされた環境ノイズデータからＬＰＣケプストラム係数を特徴パラメータ４として抽出し、距離計算部５（本願発明の「確率騒音モデル選択部」に相当）では、その特徴パラメータと、ノイズ判別パラメータ格納部６に格納されたノイズ判別パラメータの各々との距離を計算し、音素標準パターン選択部７においては、距離計算部５で求められた距離が最小となるノイズ判別パラメータのノイズを付加した音素標準パターンを音素標準パターン群格納部８から、その環境に最も適した音素標準パターン９として選び出すことによって、音声認識を行なう環境に最も適合した音素標準パターン９が選択され、これを音声認識システムにおける音素判別部２６に用いる事により、環境ノイズに適合した音声認識を行なう事が出来るものであるから、刊行物発明には本願発明でいう、「騒音検出部と、確率騒音モデルを確率騒音モデル格納部から選択する確率騒音モデル選択部と、騒音適応確率音響モデルを騒音適応確率音響モデル格納部から選択して認識部に与えるモデル切替部と、モデルとの照合により認識を行う認識部とを有」する点の存在が認められる。
　また、刊行物発明の音声認識法を用いる装置は、本願発明の「騒音環境下における使用に対応した音声認識を行なう騒音適応型音声認識装置」に相当する。
（イ）したがって、両者は、
「音声や騒音を入力する入力部と、入力情報を分析する音響分析部と、確率騒音モデルを格納する確率騒音モデル格納部と、騒音適応確率音響モデルを格納する騒音適応確率音響モデル格納部と、騒音検出部と、確率騒音モデルを確率騒音モデル格納部から選択する確率騒音モデル選択部と、騒音適応確率音響モデルを騒音適応確率音響モデル格納部から選択して認識部に与えるモデル切替部と、モデルとの照合により認識を行う認識部とを有し、騒音環境下における使用に対応した音声認識を行なう騒音適応型音声認識装置。」である点で一致し、次の点で相違しているものと認められる。
ａ　本願発明は、「音響特徴を表現するモデルとして統計的な出現確率に基づいた隠れマルコフモデルを用いて」いるのに対し、刊行物発明は、そのようなものでない点
ｂ　本願発明は、「前記確率騒音モデルと前記騒音適応確率音響モデルとを関連付ける適応モデルインデックスを有する」ものであるのに対し、刊行物発明は、そのようなものでない点。
　　
イ　相違点についての検討
　相違点ａについて
　音響特徴を表現するモデルとして隠れマルコフモデルは、例えば特開平９−２６５３００号公報、特開平１０−１９８３９４号公報にあるように周知のものであり、その採用も適宜なしうる程度のことといえる。
　相違点ｂについて
　本願発明でいう適応モデルインデックスは、本願明細書を参酌すれば、表１（段落【００３４】），表２（段落【００５５】）のごときいわゆる対応表に類するものといえる。
　一方、刊行物発明においても、距離計算部５で求められた距離が最小となるノイズ判別パラメータのノイズを付加した音素標準パターンを音素標準パターン群格納部８から、その環境に最も適した音素標準パターン９として選び出すことによって、音声認識を行なう環境に最も適合した音素標準パターン９が選択されるものであり、距離が最小のノイズとそのノイズを付加した音素標準パラメータとの対応関係が解るようになっているものといえ、また、対応関係を表すものとして対応表を用いることは慣用技術といえるから、「前記確率騒音モデルと前記騒音適応確率音響モデルとを関連付ける適応モデルインデックスを有する」ものとすることは当業者が容易に推考し得る程度のことといえる。
　
　そして、これら相違点を総合的に考慮しても当業者が推考し難い格別のものであるとすることはできず、また本願補正発明の効果についてみても、上記構成の採用に伴って当然に予測される程度のものにすぎず、格別顕著なものがあるともいえない。
　
（４）むすび
　したがって、本願発明は、刊行物１に記載された発明及び周知技術及び慣用技術に基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ので、本願は、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。