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　特願２００２−　７４０７２「音響モデル作成装置及び音響モデル作成方法」拒絶査定不服審判事件〔平成１５年　９月２５日出願公開、特開２００３−２７１１８２〕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 ・本願発明
　本願は、平成１４年３月１８日の出願であって、平成１７年８月２６日付けで拒絶査定がなされたものであって、これに対し平成１７年１０月６日付けで拒絶査定に対する審判請求がなされ、その特許請求の範囲は、平成１７年１１月７日付けの手続補正によって補正された明細書及び図面の記載からみて、特許請求の範囲の請求項１ないし８に記載されたとおりのものと認められるところ、その請求項１に係る発明（以下「本願発明」という。）は、次のとおりのものである。
　　
「【請求項１】　音声データを入力する音声データ入力部と、
　前記音声データから第１の音韻情報を抽出し、前記音声データと当該第１の音韻情報の対応づけを行う音韻情報抽出部と、
　前記音声データと前記第１の音韻情報とから認識用音響モデルを学習する認識用音響モデル作成部と、
　前記学習した認識用音響モデルを用いて前記音声データから第２の音韻情報を抽出し、当該第２の音韻情報と前記音声データとから合成用音響モデルを作成する合成用音響モデル作成部と
　を備えることを特徴とする音響モデル作成装置。」
　　
　
２　引用刊行物記載の発明
　これに対して、原査定の拒絶の理由に引用された、本願の出願の日前である平成１１年５月１１日に頒布された「特開平１１−１２６０９４号公報」（以下「引用例１」という。）には、図面と共に次の事項が記載されている。
　　
「【０００５】
【発明の実施の形態】以下、本発明を実施例を示す図面に基づいて詳細に説明する。図1は本発明の一実施例を示す音声合成装置のフローチャート図である。同図において、音声認識部は音素モデル（ＨＭＭ）と言語モデル（ＬＲ）に基づき、学習用音声を認識し、学習用音声にラベルをつける。音声分析部は学習用音声を特徴パラメータに変換する。合成用データ生成部は、音声認識部と音声分析部から出力されたラベルデータと特徴パラメータを合成用データに変換し、合成用データベースを更新する。合成規則生成部は、合成用データベースが更新された時、統計的手法を用いて合成規則を更新する。音声合成部は、合成テキストの内容の音声を、合成用データベースから抽出した音声単位と合成規則によって生成する。前述の合成規則は、基本周波数制御規則、パワー制御規則、音素時間制御規則、音声単位選択規則、音声単位結合規則を指す。」
　　
　この記載事項及び図面によれば、引用例1には、次の発明が記載されているものと認められる。
　　
　「学習用音声を音素モデル（ＨＭＭ）と言語モデル（ＬＲ）に基づき認識してラベルをつける音声認識部と、前記学習用音声を特徴パラメータに変換する音声分析部と、前記ラベルと前記特徴パラメータを合成用データに変換し、合成用データベースを更新する合成用データ生成部と、合成用データ更新部が更新された時に合成規則を更新する合成規則生成部と、合成用データベースから抽出した音声単位と合成規則によって音声を合成する音声合成部からなる音声合成装置」（以下、「引用例１発明」という。）
　　
　同じく、原査定の拒絶の理由に引用された、本願の出願の日前である平成１３年９月２１日に頒布された「特開２００１−２５５８８７号公報 」（以下「引用例２」という。）には、図面と共に次の事項が記載されている。
　　
ア．「【００１９】即ち、音響特徴量ｘに対してＧＭＭ1 （実線）、ＧＭＭ2 （破線）及びＧＭＭ3 （一点鎖線）の３つのＧＭＭを使用して、３つの尤度λ1 、λ2 及びλ3 を算出する。そして、３つのＧＭＭに対する尤度をそれぞれ全音声区間で平均する。この結果、平均尤度が最大となるＧＭＭを選定し、これをＧＭＭmlとする。この結果は最適ＨＭＭ選択部４２に伝送され、予め記憶されているＨＭＭi の中からＧＭＭmlに対応するＨＭＭであるＨＭＭop（最適ＨＭＭ）を選択する。このＨＭＭopは音素認識部１３に転送され、入力された音声の音素認識に使用される。
【００２０】音素認識部１３からは、ＨＭＭopを使用して認識された音素列Ｐopが出力される。単語・文認識部１５はこの音素列Ｐopを取り込み、予め作成、記憶されている辞書及び言語モデル１６に基づいて単語あるいは文章列Ｗopを出力する。本発明に係る音声認識装置は、既に記憶されているＧＭＭ及びＨＭＭを話者にさらに適応させる適応化部４３及び適応後のＧＭＭ及びＨＭＭを使用して今回入力された音声を再認識する音声再認識部４４を具備してもよい。
【００２１】適応部４３で使用する適応化アルゴリズムとしては、周知のアルゴリズム、例えば最大尤度線形変換（ＭＬＬＲ）法、最大事後確率推定（ＭＡＰ）法及び移動ベクトル場平滑化（ＶＦＳ）法を組み合わせたアルゴリズムを使用することができる。さらに、音声再認識部４４で適応化後のＧＭＭ及びＨＭＭを使用して今回入力された音声を再認識することにより、認識率を向上させることが可能となる。」
　　
イ．「【００２５】ステップ６２でＳＡ−ＧＭＭから選択されたと判定されたときは、ステップ６４でＳＡ−ＨＭＭを使用して音声認識を行うＳＡ−ＨＭＭ音声認識処理を実施してステップ６５に進む。ステップ６５において適応化処理の施されたＧＭＭ及びＨＭＭを考慮して再音声認識処理を実行し、最後にステップ６６で音声認識結果を出力してこのルーチンを終了する。
【００２６】図７は音声認識プログラムのステップ６３で実行されるＳＩ−ＨＭＭ音声認識処理のフローチャートであって、ステップ６３０においてＳＩ−ＧＭＭmlに対応するＳＩ−ＨＭＭopを使用して音声ｓの音素認識処理を実行する。そして、ステップ６３１で音素列を例えば辞書とTrigram である言語モデルを使用して単語又は文章列に変換する。
【００２７】最後に、ステップ６３２で入力された特定話者の音声を使用してＳＩ−ＧＭＭ及びＳＩ−ＨＭＭのパラメータ適応化を実行して、新しいＳＡ−ＧＭＭ及びＳＡ−ＨＭＭとして登録してこの処理を終了する。図８は音声認識プログラムのステップ６４で実行されるＳＡ−ＨＭＭ音声認識処理のフローチャートであって、ステップ６４０においてＳＡ−ＧＭＭmlに対応するＳＡ−ＨＭＭopを使用して音声ｓの音素認識処理を実行する。そして、ステップ６４１で音素列を例えば辞書とTrigram である言語モデルを使用して単語又は文章列に変換する。
【００２８】最後に、ステップ６４２で入力された音声を使用してＳＡ−ＧＭＭ及びＳＡ−ＨＭＭのパラメータ適応化を実行してこの処理を終了する。図９はステップ６３１及びステップ６４１で実行されるパラメータ適応化処理のフローチャートであって、ステップ９０において 尤度最大化線形回帰（ＭＬＬＲ）法 によりＧＭＭ及びＨＭＭのパラメータの適応化を実施する。」
　　
　これらの記載事項及び図面によれば、引用例２には、次の発明が記載されているものと認められる。
　　
「ＨＭＭを使用して入力された音声の音素認識を行う音声認識装置において、音素認識処理を行い、入力音声により既に記憶されているＨＭＭを適応化部で適応させ、適応後のＨＭＭを使用して今回入力された音声を音声再認識部で再認識することにより認識率を向上させた音声認識装置」（以下、「引用例２発明」という。）
　　
　　
３　対比
　引用例１発明の「学習用音声」は音声データであることは明らかであり、本願発明の「音声データ」に相当するものである。
　引用例１発明の「ラベル」は、音声データである学習用音声を音素モデル（ＨＭＭ）と言語モデル（ＬＲ）に基づき認識してラベルづけされたものであるから、音声データの各音素がいかなる文字を示すかという音韻を表すものであることは明らかであり、本願発明の「第１の音韻情報」に相当するものである。
　また、引用例１発明は、「音声認識部」と「音声分析部」からなる構成により、学習用音声から音韻情報と音声データを分析した特徴パラメータを抽出するものといえ、本願発明とは「音声データから音韻情報を抽出する音韻情報抽出部」を備える点で共通している。
　さらに、引用例１発明では、「合成用データ生成部」が、前記「ラベル」、すなわち、音韻情報と、学習用音声を変換した特徴パラメータとから合成用データを生成して合成用データベースを更新し、「合成規則生成部」が、合成用データベースが更新された時、合成規則を更新し、「音声合成部」が、合成用データベースから抽出した音声単位と合成規則によって音声を合成するものである。したがって、引用例１発明における「合成用データ生成部」と「合成規則生成部」からなる構成は、音韻情報と音声データとから合成用音声モデルを生成しているといえるから、引用例１発明は、本願発明の「音韻情報と音声データとから合成用音響モデルを作成する合成用音響モデル作成部」に相当する構成を備えているといえる。
　そして、引用例１発明の「音声合成装置」は、本願発明の「音響モデル作成装置」に相当するものといえる。
　　
　したがって、本願発明と引用例１発明とを対比すると、両者は、「音声データから音韻情報を抽出する音韻情報抽出部と、前記音韻情報と前記音声データとから合成用音響モデルを作成する合成用音響モデル作成部とを備える音響モデル作成装置」である点で一致し、以下の点で相違する。
　　
（相違点１）
　本願発明では、音声データを入力する音声データ入力部を備えているのに対して、引用例１発明では、音声データである学習用音声を入力するものの、音声データ入力部を備えることが明らかでない点。
　　
（相違点２）
　本願発明では、音韻情報抽出部が、音声データと第１の音韻情報の対応付けを行うものであるのに対して、引用例１発明では、音声データから第１の音韻情報を抽出するものの、当該第１の音韻情報と音声データとの対応付けを行うことが明らかでない点。
　　
（相違点３）
　本願発明では、音声データと第１の音韻情報とから認識用音響モデルを学習する認識用音響モデル作成部を備え、前記学習した認識用音響モデルを用いて前記音声データから第２の音韻情報を抽出し、当該第２の音韻情報と前記音声データとから合成用音響モデルを作成するのに対して、引用例１発明では、音声データと第１の音韻情報とから認識用音響モデルを学習する認識用音響モデル作成部を備えておらず、前記音声データから第２の音韻情報を抽出せず、第１の音韻情報と前記音声データとから合成用音響モデルを作成している点。　
　
４　当審の判断
　上記相違点について検討する。
　
（相違点１について）
　音声認識の技術分野において、音声データを音声入力部を用いて装置に入力することは周知技術であるから、引用例１発明において、音声データを何らかの音声入力部により装置に入力する構成とすることは、当業者であれば適宜なし得る程度の事項である。
　
（相違点２について）
　引用例１発明では、音韻情報と音声データとから音声単位に音声合成を行うものであるから、音韻情報とその音韻情報に対応する音声データとを対応づけることは、当業者であれば当然に行い得る事項である。
　
（相違点３について）
　引用例２発明の前記「ＨＭＭ」、「音素列」、「適応化」は、本願発明の「認識用音響モデル」、「音韻情報」、「学習」に相当するものである。
　また、引用例２発明の音声認識は音素を認識するものであるから、認識結果として音韻情報を出力するものであることは明らかであり、引用例２発明の再認識した音声認識結果は、本願発明の「第２の音韻情報」に相当するものである。
　すなわち、引用例２発明は、入力された音声データにより認識用音響モデルを学習し、この学習した認識用音響モデルが音声データを再認識することにより認識率の向上した第２の音韻情報を抽出するものである。
　　
　音声認識の技術分野において認識率を向上させることは自明な課題であるから、引用例１発明に、引用例２発明の入力された音声データにより学習し、認識率の向上した第２の音韻情報を抽出する認識用音響モデルを付加し、前記学習した認識用音響モデルを用いて前記音声データから第２の音韻情報を抽出し、当該第２の音韻情報と前記音声データとから合成用音響モデルを作成することは、当業者であれば容易に想到し得ることである。
　なお、認識用音響モデルを学習させる際に、入力された音声データと音韻情報とから学習することは常套手段である。
　　
　また、請求人は、審判請求の理由において、本願発明は「品質の良い認識用音響モデルと合成用音響モデルを同時に作成することができる効果があるのに対し、引用文献１、２には、このような効果が無いことは明らかであります」と主張しているが、このような効果は、引用例１発明に、引用例２発明の学習する認識用音響モデルを付加した結果として、必然的に奏される効果にすぎない。
　　
　そして、これら相違点を総合的に考慮しても当業者が想到し難い格別のものであるとすることはできず、また本願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。
　　
　　
５　むすび
　
　以上のとおり、本願発明は、引用例１及び引用例２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、その余の請求項について検討するまでもなく、本願は拒絶すべきものである。
　よって、結論のとおり審決する。