【事件の表示】
　特願２０００−２２１１２８「音声情報処理方法、装置および記憶媒体」拒絶査定不服審判事件〔平成１３年　４月２０日出願公開、特開２００１−１０９４８９〕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、特許法第４１条に基づく優先権主張を伴う、平成１２年７月２１日（優先日：平成１１年８月３日）の出願であって、平成１７年１０月２７日付けで拒絶査定がされ、これに対して同年１２月１日に拒絶査定不服審判が請求されるとともに、同年１２月２６日付けで手続補正がなされたものである。　
　
　
２．本願発明
　
　本願の請求項１ない１７に係る発明は、平成１７年１２月２６日付けの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ないし１７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５に記載された発明（以下、「本願発明」という。）は次のとおりである。
　
「【請求項５】
　音声データベースに格納された音声素片を用いて量子化コードブックを生成する生成工程と、
　前記量子化コードブックを用いて、前記音声データベースに格納された音声素片を符号化する符号化工程と、
　前記符号化工程で符号化された音声素片を音声素片辞書に格納する格納工程と、
を有することを特徴とする音声情報処理方法。」
　
　
３．引用例
　
　これに対して、原査定の拒絶の理由に引用された、本願の優先日前である平成１１年４月９日に頒布された「特開平１１−９５７９６号公報」（以下「引用例」という。）には図面と共に次の事項が記載されている。
　
ア　「【００１５】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。図１は、本発明による音声合成方法をテキスト音声合成システムに適用した実施形態を示すブロック図である。この音声合成システムは、大きく分けて分析部１００と合成部２００とからなる。
【００１６】分析部１００は、入力される音声波形からピッチ波形を切り出すピッチ波形切り出し部１０１と、切り出されたパッチ波形のＬＰＣ分析（線形予測分析）を行い、残差信号とスペクトルパラメータであるＬＰＣ係数を抽出するＬＰＣ分析部１０２と、ＬＰＣ分析部１０２により抽出された残差信号とＬＰＣ係数の組を音声素片辞書として格納する残差信号記憶部１０３およびＬＰＣ係数記憶部１０４からなる。」
　
イ　「【００２０】ステップＳ１２でのＬＰＣ分析の結果、音声素片がピッチ周期単位の残差信号とＬＰＣ係数の組で表現される。これらのうち残差信号は残差信号記憶部１０３に、ＬＰＣ係数はＬＰＣ係数記憶部１０４に、それぞれ互いに対応付けられて音声素片辞書として格納される（ステップＳ１４）。」
　
ウ　「【００５０】次に、上述した音声合成システムで得られた合成音声の音質評価を行った。作成した代表音声素片を図１の音声入力として分析部に与え、ピッチ波形切り出し部１０１およびＬＰＣ分析部１０２を介して残差信号とＬＰＣ係数に分解した形で残差信号記憶部１０３とＬＰＣ係数記憶部１０４に音声素片辞書として蓄積した。蓄積に当たっては、ベクトル−スカラ量子化の手法を適用して、残差信号とＬＰＣ係数を符号化した。」
　
　前掲アないしウの記載事項及び図面からみて、引用例には、次の発明（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。
　
「分析部１００と合成部２００を用いた音声合成方法であって、
　分析部１００は、入力される音声波形からピッチ波形を切り出すピッチ波形切り出し部１０１と、切り出されたパッチ波形のＬＰＣ分析（線形予測分析）を行い、残差信号とスペクトルパラメータであるＬＰＣ係数を抽出するＬＰＣ分析部１０２を備え、
　ＬＰＣ分析の結果、音声素片がピッチ周期単位の残差信号とＬＰＣ係数の組で表現され、これらのうち残差信号は残差信号記憶部１０３に、ＬＰＣ係数はＬＰＣ係数記憶部１０４に、それぞれ互いに対応付けられて音声素片辞書として蓄積され、蓄積に当たっては、ベクトル−スカラ量子化の手法を適用して、残差信号とＬＰＣ係数を符号化して蓄積する音声合成方法。」
　
　
４．対比
　
　本願発明と引用発明と対比する。
　引用発明の「音声素片」は、本願発明の「音声素片」に相当するものである。
　また、引用発明は、音声素片をＬＰＣ分析により残差信号とＬＰＣ係数の組で表現し、この残差信号とＬＰＣ係数を、それぞれ残差信号記憶部１０３とＬＰＣ係数記憶部１０４に音声素片辞書として蓄積するものであるから、引用発明の前記「残差信号記憶部１０３とＬＰＣ係数記憶部１０４」は、本願発明の「音声素片辞書」に実質的に相当するといえる。
　さらに、引用発明は、音声素片である残差信号とＬＰＣ係数を、音声素片辞書である残差信号記憶部１０３とＬＰＣ係数記憶部１０４に蓄積する際に、前記残差信号とＬＰＣ係数をベクトル−スカラ量子化により符号化して蓄積するものであり、これは音声素片を符号化して音声素片辞書に格納することに他ならないから、引用発明も、本願発明の「音声素片を符号化する符号化工程と、　前記符号化工程で符号化された音声素片を音声素片辞書に格納する格納工程」を実質的に備えているといえる。
　そして、引用発明の「音声合成方法」は、音声情報を処理する方法の一つであることは明らかであるから、本願発明の「音声情報処理方法」に相当する。
　
　以上を踏まえると、本願発明と引用発明とは、
　
「音声素片を符号化する符号化工程と、
　前記符号化工程で符号化された音声素片を音声素片辞書に格納する格納工程と、
を有することを特徴とする音声情報処理方法。」
　
である点で一致し、以下の相違点１と相違点２で相違する。
　
（相違点１）
　本願発明では、音声素片が「音声データベースに格納され」ているのに対して、引用発明では、音声素片が音声データベースに格納されていない点。
　
（相違点２）
　音声素片の符号化工程に関して、本願発明の符号化工程は、「音声素片を用いて量子化コードブックを生成する生成工程」を有しており、「前記量子化コードブックを用いて」「音声素片を符号化する符号化工程」であるのに対して、引用発明の符号化工程は、単に、ベクトル−スカラ量子化の手法を適用して音声素片を符号化するとしているだけであり、音声素片から生成した量子化コードブックを用いて符号化するのか明らかでない点。
　
　
５．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）
　データを処理する際に、処理の対象となるデータを何らかのデータベースに格納しておくことは常套手段であるから、引用発明において、音声情報処理の対象となる音声素片をなんらかの音声データベースに格納しておくことは、当業者であれば適宜なし得る事項である。
　
（相違点２について）
　音声素片の符号化工程として、音声素片を用いて量子化コードブックを生成し、当該量子化コードブックを用いて音声素片を符号化する工程は、特開平５−７３１００号公報、特開平９−７００４８号公報に示されるように周知技術であるから、このような周知技術を引用発明に適用し、引用発明の符号化工程を、「音声素片を用いて量子化コードブックを生成する生成工程」を有し、「前記量子化コードブックを用いて」「音声素片を符号化する符号化工程」とすることは、当業者であれば容易になし得る事項である。
　
　なお、前記特開平５−７３１００号公報には、図面と共に次の事項が記載されている。
　「【請求項１】　入力テキストデータを音声合成する音声合成方法であって、
音声合成のための音声素片データに含まれるパラメータからパワー情報とスペクトル情報を分離して前記スペクトル情報に対してのみベクトル量子化を行い、前記ベクトル量子化された複数のパラメータパターンと、前記複数のパラメータパターン各々を表す複数のコード番号を保持するコードブックとを生成する第１生成工程と、
前記複数のパラメータパターンと前記コードブックに基づいて、前記音声素片データを前記パワー情報と前記複数のコード番号とを含む圧縮音声素片データに生成する第２生成工程と、
前記入力テキストデータを解析して音韻系列情報と制御情報に分解し、前記音韻系列情報を前記圧縮音声素片データと前記複数のパラメータパターンと前記コードブックとを参照して最適なパラメータパターンに変換する変換工程と、
前記制御情報に基づいて音声ピッチデータを作成し、前記変換工程によって変換されたパラメータパターンと前記音声ピッチデータを合成して音声波形を生成する合成工程とを有することを特徴とする音声合成方法。」
　
　また、前記特開平９−７００４８号公報には、図面と共に次の事項が記載されている。
「【０１０６】次に、図１８を用いてコードブックの生成手段について説明する。ここでは、８次元のブロック音素パターンベクトルを例として説明する。まず、８次元の空間の格子点に配置された複数個のベクトルであって、前記ブロック音声パターンベクトルの次元と等しい次元（個々では８次元）の複数個の荷重ベクトルをｎ次元荷重ベクトル発生手段６２により入力し、この荷重ベクトルを乱数を用いて荷重ベクトル初期化手段６３により初期化する。予め、不特定多数の音声について、図１７に示した手段５３〜５８と同じ手段により構成される学習用ブロック音声パターンベクトル生成手段６６により学習用ブロック音声パターンベクトルＸを求め、学習系列Ｘ（ｔ）を得ておく。ここに、パラメータｔは、０≦ｔ＜Ｔの整数であり、Ｔは学習系列に含まれる音声パターンベクトルの個数であって、例えば２万個程度とする。予め得られた不特定多数のブロック音声パターンベクトルの内の１個（学習用ベクトル）と初期化された各荷重ベクトルの距離を距離計算手段６７により計算する。ここで、計算された距離の最小値を与える勝者ユニットを決定手段６８により決定する。
【０１０７】次に、勝者ユニットの近傍のユニットの荷重を荷重更新手段６９により更新する。この工程を、それぞれ異なる不特定多数のブロック音声パターンベクトルについて、学習回数カウント手段６４と学習継続／終了判断手段６５により、学習回数がＴ−１になるまで反復する。この結果得られた各ユニットの荷重ベクトルを代表ベクトルとして決定し、音声情報のベクトル量子化のための音声圧縮用汎用コードブックを作成する。
【０１０８】図１７に戻って説明する。前記工程で得られた正規化ブロック音声パターンベクトル生成手段５８による各ブロックの８次元のブロック音声パターンベクトルと前記工程で作成された音声圧縮用汎用コードブック５９を用いて代表番号を決定手段６０により決定し、汎用コードブックの代表ベクトルとの距離を計算し、距離が最小の代表ベクトルを前記汎用コードブックから選択し、前記ブロック音声パターンベクトルを、選択された代表ベクトルの番号で符号化し、及びMAX,MIN読み出し手段６１を用いて、対応するMAX,MINを読み出し、圧縮信号を得る。」
　
　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。
　
　したがって、本願発明は、引用例に記載された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。
　
　
６．　むすび
　
　以上のとおり、本願発明は、引用例に記載された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。