【事件の表示】
　平成　８年特許願第　　２０１８号「入力信号を特性化するための方法及び装置」拒絶査定に対する審判事件［平成　８年１１月２９日出願公開、特開平　８−３１４８８４］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８年１月１０日の出願（パリ条約による優先権主張　平成７年１月１０日、アメリカ合衆国）であって、その請求項１に係る発明（以下、本願発明という。）は、明細書及び図面の記載からみて、本願の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と認める。
「　信号の特性を測定するための方法であって、この方法が：
　信号を特性化する特徴の集合を選択するステップ；
　第一の入力信号から特徴の集合を抽出するステップ；及び
　第一の入力信号から抽出された特徴の集合を特徴の集合と信号の特性との間の関係について訓練された知能システムに入力し、この知能システムが第一の入力信号から抽出された特徴の集合に基づいて出力信号を生成するステップ；及び
　出力信号を利用して入力信号を特性化するステップを含むことを特徴とする方法。　」
　
２．引用例記載の発明
　
（引用例の記載事項）
　これに対して、原査定の拒絶の理由に引用された国際公開第９４／００９２２号パンフレット（１９９４）（以下、引用例という。）には、電気通信装置の客観的音声品質測定の方法および装置について、図面と共に次の事項が記載されていると認められる。
（１）「　従って、本願発明の目的は改善された電気通信試験装置とその方法を提供することである。本願発明の他の目的は、主観的な人間のシステムの動作による知覚に合った、電気通信システムの動作の測定を提供し得る電気通信試験装置を提供することである。
　本願発明は、人間の音声に類似するスペクトルを有するが、１人の話し手が伝送する意味のある内容には相当しない試験信号を供給するための信号発生器、および試験により電気通信装置によって歪みを受けた場合に、前記信号の歪みが人間の聞き手に知覚されるであろう程度を示す歪み知覚評価を発生させるために前記歪み信号を分析させるために、前記試験信号に対応する歪み信号を受信する、分析手段を含む電気通信試験装置を提供する。　」（パンフレット第４頁第１行〜第２０行）
（２）「　従って、この実施例において、分析器８は電気通信装置１から受けた信号を処理し、上記既知の人間の耳の性質に一致させて、試験信号に形成された歪みが人間の聞き手にいかに意味があるかまたは不快であるかを決定するために調整される。特に、分析器ユニット８は試験信号発生器７によって発生した試験信号に人間の耳がどう反応するかを決定するために調整され、それから電気通信装置の出力３からの信号を、歪みが知覚できる程度を決定することによって、元の試験信号から知覚として相違する程度を決定するために、同様の処理をするために調整される。　」（パンフレット第１３頁第１２行〜第２６行）
（３）「　この実施例においては、歪みのラウドネスを計算するよりもむしろ、主観的”聴音作用”の基準Ｙにより密接に関係する異なった試験基準が導かれる。（略）
エラー活性度およびエラーエントロピー基準は共に、ピッチと時間にわたって分布しているよりもむしろ短い時間の間に単一のピッチに集中した場合に、聴者はエラーを高いレベルで極めてより顕著に発見するように、歪みの主観的に知覚されたレベルに良く一致することが分かる。従って、本実施例において、図１２に示すように、図７ｂのステップ１０９でラウドネスを計算するよりもむしろ、歪みの合計と分布（活性度とエントロピー）を計算するステップ１１９が実行される。　」（パンフレット第２８頁第７行〜第２９頁第２１行）
（４）「　かかるモデルはＡＤＣ　８１から入力として信号を受けとり、電気通信装置１からの歪んだ信号についての人間の聴取り構造部分に関する効果に相当する各時間セグメントについての連続する出力を発生する。モデルの出力は次に、信号における歪みの知覚の重要性を示す信号を供給するための実際の聞き手の反応を有する経験的に導かれた相互関係に基づく、適切な工程および判断論理（例えば、ニューラルネットワークまたはファジー論理制御器）により結合される。
　この実施例の分析方法の特徴は、また他の試験信号（例えば、実際の人間の音声）と共に使用し得る事である。　」（パンフレット第３０頁第１４行〜第３１頁第３行）
（５）「　前に記載した実施例において、他に、エラーラウドネスより信号歪みを測定し、計算されたデータから図１１ａ，１３ａ，１４ａ，１５ａおよび１６ａに相当するエラー活性度またはエラーエントロピーが容易に導かれる。実際、歪みのラウドネスは人間の聴者にとって単にその効果の評価の１つであり、他の評価は聴者の疲労および聴取るための努力である。例えば、前に記載した実施例に従って計算された歪みまたはエラーデータは、本物の人間の聴者との比較試験によって経験的に導かれたパラメータに従って動作する統計的分類機、ニューラルネットワーク、またはファジー論理機器への入力として採用することができる。」（パンフレット第３６頁第２行〜第１５行）
　
　上記記載事項（１）（２）からみて、引用例の客観的音声品質測定の方法は、人間の聴者が行うのと同等な音声品質の評価を客観的な測定により行おうとするものであり、例えば、音声信号の歪みについて人間の聴者が知覚する程度を示すための歪み知覚評価を分析手段により行うものであると認められる。
　また、上記記載事項（４），（５）からみて、引用例の音声信号歪みの知覚評価を行う分析手段としてニューラルネットワークを用いることについても言及されており、この場合のニューラルネットワークへの入力はエラーラウドネス、エラー活性度、エラーエントロピー等の音声信号の計算された歪みまたはエラーデータであると認められる。さらに、これらエラーラウドネス、エラー活性度、エラーエントロピーは音声信号から抽出され、音声信号の歪みの特徴を表すデータの集合を形成することは上記記載事項（３）（５）から明らかであり、引用例では、音声信号の歪みデータとしてエラーラウドネスを用いる場合と、エラー活性度とエラーエントロピーを用いる場合について記載されている。そして、音声信号の品質評価に先立ち歪みデータをいずれのものにするか選択してからニューラルネットワークに入力する必要があるから、引用例には明記はされていないものの、引用例の音声信号の品質評価方法には実質的に歪みの特徴の集合を選択するステップを有するものと認められる。
　よって、引用例には、
　
「　音声信号の品質を測定するための方法であって、この方法が：
　音声信号を品質評価する歪みの特徴の集合を選択するステップ；
　入力音声信号から歪みの特徴の集合を抽出するステップ；及び
　入力音声信号から抽出された歪みの特徴の集合をニューラルネットワークに入力し、このニューラルネットワークが入力音声信号から抽出された歪みの特徴の集合に基づいて音声信号歪みの知覚重要度信号を生成するステップ；を含むことを特徴とする方法。　」（以下、「引用例に記載された発明」という。）が記載されていると認められる。
　
３．本願発明と引用例に記載された発明との対比
　
　本願発明と引用例に記載された発明を対比する。
　引用例に記載された発明の「音声信号」は一般的な「信号」というカテゴリーに入り、「音声信号」の「品質」は音声信号の特性の一部をなすものであり、また、引用例に記載された発明において実際に品質評価される対象となる信号が「入力音声信号」であるから、引用例に記載された発明の「音声信号」、「入力音声信号」、「品質」、「品質評価」は、本願発明の「信号」、「第一の入力信号」、「特性」、「特性化」に相当する。また、引用例に記載された発明の「歪みの特徴の集合」は、エラーラウドネス、エラー活性度、エラーエントロピー等、品質評価を行うために必要に応じて選択され、「入力音声信号」から抽出された特徴データの集合であり、分析手段であるニューラルネットワークに入力されるデータの集合であるから、本願発明の「特徴の集合」に相当する。
　そして、引用例に記載された発明の「ニューラルネットワーク」は、学習機能を有する適応型のシステムであるから、本願発明の「知能システム」に相当する。
　
　よって、両者は
「　信号の特性を測定するための方法であって、この方法が：
　信号を特性化する特徴の集合を選択するステップ；
　第一の入力信号から特徴の集合を抽出するステップ；及び
　第一の入力信号から抽出された特徴の集合を知能システムに入力し、この知能システムが第一の入力信号から抽出された特徴の集合に基づいて出力信号を生成するステップ；
を含むことを特徴とする方法。　　」
である点で一致し、以下の点で相違する。
　
（相違点）　
（１）本願発明の入力信号を特性化する方法では、知能システムが出力信号を生成するステップで特性の測定を完了するのではなく、知能システムが生成した出力信号を利用して入力信号を特性化するステップをさらに有しているのに対して、引用例に記載された発明では、ニューラルネットワーク（本願発明の「知能システム」に相当）が出力信号を生成するステップで品質評価を完了している点
（２）本願発明の知能システムは、特徴の集合と信号の特性との間の関係について訓練されたものであるのに対し、引用例にはニューラルネットワークの訓練については特に記載がない点
　
４．当審の判断
　
　上記相違点について検討する。
　
（１）ニューラルネットワークを用いて信号の特性あるいは特徴を調べる際に、ニューラルネットワークの出力をそのまま判定結果とするのではなく、出力をさらに利用して最終的な判定結果を得る方法は、例えば、特開平５−１１９７９１号公報、特開平４−３１９５５号公報に記載されているように本願出願前に周知の方法であり、知能システムが生成した出力信号により信号の特性化を完了することに代えて、周知の方法を採用して、本願発明の方法のようにすることは当業者が容易に推考できたものであるから、上記相違点（１）を格別のものとは認めることはできない。
（２）ニューラルネットワーク等の知能システムを用いて処理を行う場合に、前もって所望の入力データと出力データからなる訓練データにより知能システムを学習させてパラメータ設定することは周知の方法であり、この周知の方法を信号の特徴の集合から信号の特性を出力する知能システムに適用し、本願発明の方法のようにすることは当業者が容易に推考できたものであるから、上記相違点（２）を格別のものとは認めることはできない。
　
　よって、本願発明と引用例に記載された発明との上記相違点は、周知の技術手段に基いて、当業者が容易に推考できた程度のものと認められる。
　
５．むすび
　
　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の技術手段に基いて、当業者が容易に推考できたものと認められるから、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。
　
　よって、結論のとおり審決する。