本案例被USPTO標註為informative。
案件資訊：
訴願案號：Appeal 2018-003323
系爭案申請號：14/735,002
本案為專利審查階段被駁回，案件經提出訴願後的決定。涉及101、103議題。
系爭案關於改善將演說轉換為文字的方法，這裡提到，最先進的演說轉為文字的技術是倚賴深度學習方法，除了持續優化神經網路建立的模型，還有處理演說時環境噪聲的問題。
系爭專利範圍Claim 11關於電腦實現轉換演說為文字的方法，步驟包括接收語音、正規化語音，並用以訓練建立神經網路模型，產生語音檔案的抖動信息，因此產生語音的聲譜，之後可將與音訊號與聲譜一併輸入到神經網路中，建立模型，並開始進行語音與文字轉換。
USPTO審查意見包括系爭案請求項11-20不符35 U.S.C. 101與103規定。
PTAB階段：
在判斷系爭案是否符合35 U.S.C.101規定時，PTAB搬出了各種被認定為「抽象概念」而不具專利適格性的類型與案例（重要），可供大家參考：
1. 組織人類活動（human activity），如基本經濟活動，案件如：Alice, Bilski。
2. 數學方程式（mathematical formulas），案件如：Parker v. Flook。
3. 心智程序（mental process），案件如：Gottschalk v. Benson。
反之，符合專利適格性的類型與案例：
1. 橡膠製品成型，如Diamond v. Diehr。
2. 鞣（皮）、染色與製作防水衣料、硫化橡膠、冶煉礦石，案件如：Corning v. Burden。
3. 製作麵粉，案件如：Benson。
USPTO核駁意見認為此案為數學方法，不可專利。
對於本系爭案而言，涉及神經網路、語音轉換等，為一種「軟體方法」，並且使用了數學方法，美國最高法院對此類案件的主張是，不會因為使用了數學方法就簡單判斷是不具專利適格性的發明。
PTAB表示，即便請求項「directed to」抽象概念，也需要檢驗（step two of Alice and Mayo架構：TWO-STEP TEST）專利範圍中是否包括了可以轉換抽象概念為可專利應用的「進步特徵/概念（inventive concept、additional features）」？
其中，若僅以一般目的電腦實現的方法並不足以將抽象概念轉換為可專利的應用。
這時談到USPTO於2019年初提出的101專利適格性審查方針，摘錄其中判斷是否符合專利適格性的主要步驟：（重要）
可參考本部落格報導：USPTO的2019開年禮之一 - 適格性指導方針（https://enpan.blogspot.com/2019/01/uspto2019.html）
其中重點之一是，要查驗專利範圍中是否加入了「非已知、常規與習知」的元件。相對於USPTO審查委員認為系爭案專利範圍採用了數學方法，且其中處理語音信息的方式可以是人類心智活動等意見，並沒有實質超越使用數學方法的抽象概念（編按，遇到這樣的審查意見我也會建議提訴願），專利申請人與PTAB都提出不同的看法。
系爭案屬於神經網路的方法，專利申請人認為神經網路非僅為「generic computer」實現，而更超越，解決的技術問題為自動語音識別，實質改善了電腦技術：
顯然這些論述說服了PTAB委員，PTAB委員不同意USPTO審查意見認為系爭案請求項僅為組織人類活動與心智程序而已，其中幾個動作並非人類可以辦到，如normalizing, generating jitter set, generating a set of spectrogram frames, obtaining predicted character probabilities from a trained neural network and decoding transcription of input audio等，專利範圍也非基本經濟活動、商業互動等，即便專利範圍使用了數學方法，但於TWO-STEP規則下，因為專利範圍將此抽象的數學轉為實際的應用（practical application），因此不屬於不可專利的發明。
系爭案屬於可專利的標的。
但接下來仍要面對的是103顯而易見性的問題。這議題非本篇重點，最後訴願決定也是否決USPTO意見。
USPTO檔案（判決文）：https://www.uspto.gov/sites/default/files/documents/Ex%20parte%20Hannun%202018-003323.pdf （updated on July 26, 2023）
Ron
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