【事件の表示】
　特願２００１−２３１７３９「音声認識システム、携帯情報端末、音声情報処理装置、音声情報処理方法および音声情報処理プログラム」拒絶査定不服審判事件〔平成１５年　２月１４日出願公開、特開２００３−　４４０９１〕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　本願発明
　本願は、平成１３年７月３１日の出願であって、本願の請求項１ないし２４に係る発明は、本願明細書および図面の記載からみて、その請求項１ないし２４にそれぞれ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、平成１８年５月３０日付けの手続補正により補正された明細書および図面の記載からみて、特許請求の範囲の請求項１に記載された次のとおりのものである。
「クライアント側で入力された音声の認識処理をサーバ側で行う音声認識システムにおいて、
　前記クライアント側では、話者環境に依存する認識処理を行い、前記サーバ側では、話者環境に依存しない認識処理を行う
　
２　刊行物
（１）これに対して、原審拒絶理由で引用された、本願の出願日前である２００１年５月１７日に頒布された「国際公開第０１／３５３９１号」（以下、「刊行物１」という）には次の事項が記載されている（日本語訳を併記する）。
ア　「Accordingly, instead of a typical linear prediction-based analysis, the front-end of the NLQS speech recognition engine implements a simple, fast Fourier transform based filter bank designed to give approximately equal resolution on the Mel-scale.  To implement this filter bank, a window of speech data (for a particular time frame) is transformed using a software based Fourier transform and the magnitude taken.  Each FFT magnitude is then multiplied by the corresponding filter gain and the results accumulated.  The cepstral coefficients that are derived from this filter-bank analysis at the front end are calculated during a first partial processing phase of the speech signal by using a Discrete Cosine Transform of the log filter bank amplitudes.  These cepstral coefficients are called Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) and they represent some of the speech parameters transferred from the client side to characterize the acoustic features of the user’s speech signal.  These parameters are chosen for a number of reasons, including the fact that they can be a quickly and consistently derived even across systems of disparate capabilities (i.e., for everything from a low power PDA to a high powered desktop system), they give good discrimination, they lend themselves to a number of useful recognition related manipulations, and they are relatively small and compact in size so that they can be transported rapidly across even a relatively narrow band link.  Thus, these parameters represent the least amount of information that can be used by a subsequent server side system to adequately and quickly complete the recognition process.
（従って、一般的線形予測に基づく分析によらず、ＮＬＱＳ音声認識エンジンのフロントエンドは、メルスケール（Mel-scale）においてほぼ等しい加増度を与えるように設計されたフィルタバンクに基づいて単純な高速フーリエ変換を行う。このフィルタバンクを実施するために、（特定の時間フレームに関する）音声データのウインドウはソフトウエアによるフーリエ変換及び取りうる大きさを用いて変換される。各ＦＦＴの大きさは、対応するフィルタの利得と乗算され、その結果が蓄積される。フロントエンドによるこのフィルバンク分析から得られるケプストラム係数は、logフィルタバンクの振幅の離散コサイン変換を用いことによって音声信号の第一の部分的な処理段階において計算される。これらのケプストラム係数は、メル周波数ケプストラム係数（Mel-Frequency- Cepstral Co efficient（MFCC））と呼ばれ、ユーザに音声信号の音響特性を特徴付けるためにクライアント側から送られてくる音声パラメータのいくつかを示している。これらのパラメータは、異なる性能を持つシステム（即ち、性能の低いＰＤＡから性能の高いデスクトップまでの全てに関しての）において迅速、且つ普遍的に決定される事実を含む種々の理由により選択され、操作に関連した多数の多数の有用な認識のために適合し、比較的狭い帯域のリンクを介して迅速に送出されるように比較的小さく、コンパクトである。従って、これらのパラメータは、後続のサーバ側において十分に且つ迅速に認識処理が完結できるように使用できるように、最小量の情報を示す。）」（２２頁１０行目ないし２９行目）
　
イ　「In contrast because of several considerations, specifically - cost, technical performance, and client hardware uniformity, the present NLQS system uses a partitioned or distributed approach.  While some processing occurs on the client side, the main speech recognition engine runs on a centrally located server or number of servers.  More specifically, as noted earlier, capture of the speech signals, MFCC vector extraction and compression are implemented on the client’s machine during a first partial processing phase.  The routine is thus streamlined and simple enough to be implemented within a browser program (as a plug in module, or a downloadable applet for example) for maximum ease of use and utility.  Accordingly, even very “thin” client platforms can be supported, which enables the use of the present system across a greater number of potential sites.  The primary MFCCs are then transmitted to the server over the channel, which, for example, can include a dial-up Internet connection, a LAN connection, a wireless connection and the like.  After decompression, the delta and acceleration coefficients are computed at the server to complete the initial speech processing phase, and the resulting observation vectors Ot are also determined.
（逆に、いくつかの理由、特にコスト、技術的性能及びクライアントのハードウエアの均一性の理由から、本ＮＬＱＳシステムは、分割または分散された方法を採用する。ある種の処理はクライアント側において行われるが、主要な音声認識エンジンは、集約的配置されたサーバ又は多数のサーバ上で動作する。より具体的には、上述のように、音声信号の補足、ＭＦＣＣベクトルの抽出及び圧縮は、第一の部分処理段階においてクライアントマシンにより実行される。ルーチンは、而して合理化されて、ブラウザプログラム（例えば、プラグインモジュール、ダウンロード可能なアプレットとしても）実行するために十分に簡素化され、使用及び利用を最大に容易化する。従って、非常に性能の低いクライアントのプラットフォームをもサポートすることが出来、予測される多数のサイトにおける本システムの使用を可能とする。一次ＭＦＣＣは、次いでダイアルアップによるインターネット接続、ＬＡＮ接続、ワイヤレス接続等のチャンネルを介してサーバに送られる。伸張後に、デルタ及び加速係数がサーバにおいて計算されて、初期の音声処理段階を完了し、結果として得られる発言ベクトルＯｔが決定される。）」（２３頁２１行目ないし２４頁２行目、Ｆｉｇ．１）
ウ　してみると、刊行物１には以下の発明（以下、「刊行物１発明」という）が記載されている。
「ＭＦＣＣベクトルの抽出及び圧縮が、第一の部分処理段階においてクライアントマシンにより実行され、ＭＦＣＣは、インターネット接続、ＬＡＮ接続、ワイヤレス接続等のチャンネルを介してサーバに送られ、デルタ及び加速係数がサーバにおいて計算されて、初期の音声処理段階を完了し、結果として得られる発言ベクトルＯｔが決定される音声認識エンジン。」
　　
３　本願発明と刊行物１発明との対比
（１）刊行物１発明は、ＭＦＣＣベクトルの抽出及び圧縮が、第一の部分処理段階においてクライアントマシンにより実行されるから、音声認識の一部であるＭＦＣＣ生成までがクライアント側でなされるものといえ、ＭＦＣＣを受けたサーバ側ではそれ以降の他部の音声認識処理を行う音声認識エンジン（本願発明に「音声認識システム」に相当）といえ、本願発明の「話者環境に依存する認識処理」「話者環境に依存しない認識処理」もそれぞれ「一部の認識処理」「他部の認識処理」といえるから、刊行物１発明と本願発明とは、「クライアント側で入力された音声の認識処理をサーバ側で行う音声認識システムにおいて、前記クライアント側では、一部の認識処理を行い、前記サーバ側では、他部の認識処理を行うことを特徴とする音声認識システム。」である点で一致している。
（２）すなわち、両者は「クライアント側で入力された音声の認識処理をサーバ側で行う音声認識システムにおいて、前記クライアント側では、一部の認識処理を行い、前記サーバ側では、他部の認識処理を行うことを特徴とする音声認識システム。」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。
ア　本願発明は、「クライアント側では、話者環境に依存する認識処理を行い、サーバ側では、話者環境に依存しない認識処理を行う」ものであるのに対し、刊行物１発明は、クライアント側ではＭＦＣＣ生成までであり、サーバ側はＭＦＣＣ以降の認識処理を行う点
　　
４　相違点アについての検討
　本願明細書には、
「クライアント１で発話が行われると、音声分析部１ａは、音声データを分析し、その音声データから特徴パラメータを抽出し、音韻抽出部１ｂに出力する。（中略）音韻抽出部１ｂは、音響モデル１ｃを用いることにより、特徴パラメータから音韻情報（音素情報）を抽出し、その音韻情報をネットワークを介してサーバ２に送信する。（中略）
サーバ２側で音韻情報を受信すると、認識処理部２ａは、言語モデル２ｂを用いることにより、言語レベルの認識処理を行う。（中略）
音韻情報の抽出までをクライアント１側で行うことにより、各クライアント１ごとに特有の個人差や実環境に基づいて、話者適応化や耐環境処理を行うことができ、クライアント１側の資源を有効に活用することが可能となるとともに、認識処理の精度を向上させることができる。」（７頁段落【００４２】ないし【００４６】）
「利用者処理系１１の利用者が音声を用いて、情報サービス系１３に対して入力を行う場合、音声認識処理を音響レベルと言語レベルに分け、音響レベルの処理を利用者処理系１１に分担させ、言語レベルの処理を言語モデル処理系１２に分担させる。ここで、利用者側に存在する利用者処理系１１は、話者の声質特性と、現在の利用者周辺の環境雑音情報を予め測定して保持し、これらを逐次必要に応じて更新することができる。そして、その利用者に対し話者適応を行うとともに、発話時にその発話場所の環境雑音に通したノイズ除去・適応手法を用いることにより、音響レベルの認識を行う。そして、話者依存性や環境雑音が除去された音響モデル処理結果の候補を、各音韻候補とその尤度を組みにし、通信路１５経由で言語モデル処理系１２に送る。」（８頁段落【００５３】）
「言語モデル処理系１２では、利用者が利用するサービスに特徴的な辞書および文法を保持し、音響モデル処理結果が利用者処理系１１から送られると、その音響モデル処理結果を元に言語レベルの認識を行う。」（８頁段落【００５６】）
とあるように、本願発明における、話者環境に依存する認識処理とは音響レベルすなわち音韻候補を得るまでであり、話者環境に依存しない認識処理とは、音韻候補からの文法を用いる言語レベルの認識処理であると解されるところ、例えば特開平１０−３３３６９３号公報（１２頁段落【００８９】ないし【００９０】参照）に、クライアント側での文法非依存的処理による音声情報から得られる特徴的情報を受けたサーバが文法の制限の範囲でスピーチ認識を実行する点が開示されているように、クライアント側とサーバ側で言語レベルより前の認識処理をクライアント側で行い言語レベル以後の認識処理をサーバ側で行うことは周知であり、適宜採用し得る程度のものといえる。
　してみれば、「クライアント側では、話者環境に依存する認識処理を行い、サーバ側では、話者環境に依存しない認識処理を行う」ことは、当業者にとって容易に推考できたものであり、また、上記相違点に基づく本願発明の効果に格別顕著なものがあるともいえない。
　
５　むすび
　したがって、本願発明は、刊行物１発明及び周知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、他の請求項に係る発明について検討するまでもなく、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。