Wie schnell sprechen Muttersprachler? Sprechtempo in 44 Sprachen

In echten Videos sprechen Menschen auf Tamil, Japanisch, Türkisch, Portugiesisch, Italienisch und Spanisch rund 6 Silben pro Sekunde, auf Englisch und Deutsch etwa 4,7. Gemessen an 16.293 Clips in 44 Sprachen, mit dem Tempo nach GER-Niveau, nach Dialekt und im Vergleich zur klassischen Laborstudie.

Toby Urff

Toby Urff

Chief Language Geek @ Reelang

17 Min. LesezeitVeröffentlicht am 1. Oktober 2026

In kurzen Videos von Muttersprachlern laufen die schnellsten Sprachen bei etwa 6 Silben pro Sekunde: Tamil (6,20), Japanisch (6,19), Türkisch (6,14), Portugiesisch (6,02), Italienisch (6,00), Griechisch (5,99), Telugu (5,99), Spanisch (5,92) und Russisch (5,90) liegen so dicht beieinander, dass die Reihenfolge innerhalb der Fehlerspanne liegt. Am langsamsten sind Vietnamesisch (4,22), Thai (4,59), Englisch (4,70) und Deutsch (4,76). Der mittlere spanische Clip hat also etwa ein Viertel mehr Silben pro Sekunde als der mittlere englische.

Ich habe das an 16.293 muttersprachlichen YouTube-Clips in 44 Sprachen gemessen, gezogen aus 230.754 Clips (9.850 Stunden, rund 41.000 Kanäle) im Reelang-Katalog. Die meisten veröffentlichten Sprechraten stammen von Menschen, die im Labor Sätze vorlesen. Hier geht es um Vlogs, Sketche, Rezepte, Erklärvideos und Nachrichten, also um die Sprache, der du beim Lernen wirklich begegnest.

Sprechtempo in 44 Sprachen

muttersprachliche YouTube-Clips, September 2026
Maß
Reihenfolge

Silben pro Sekunde, Median-Clip

024681Tamil6.202Japanisch6.193Türkisch6.144Portugiesisch6.025Italienisch6.006Griechisch5.997Telugu5.998Spanisch5.929Russisch5.9010Malaiisch5.7711Kannada5.7412Finnisch5.6513Arabisch5.6314Indonesisch5.6215Mazedonisch5.6016Koreanisch5.5617Rumänisch5.4118Bosnisch5.4019Kroatisch5.4020Marathi5.3621Serbisch5.3622Ungarisch5.3523Katalanisch5.2824Tschechisch5.2825Bulgarisch5.2626Dänisch5.2527Bengalisch5.2128Polnisch5.2129Slowakisch5.2130Französisch5.1231Ukrainisch5.1032Hebräisch5.0733Mandarin-Chinesisch5.0534Niederländisch5.0335Persisch4.9936Hindi4.8137Norwegisch4.7838Deutsch4.7639Schwedisch4.7540Tagalog4.7541Belarussisch4.7342Englisch4.7043Thailändisch4.5944Vietnamesisch4.22
Tamil
Silben pro Sekunde6.20
Wörter pro Minute137
Silben pro Wort2.65

Jeder Balken ist der Median-Clip einer Sprache, die Linie darin umfasst die mittlere Hälfte der Clips. Silben pro Sekunde lassen sich zwischen Sprachen vergleichen. Wörter pro Minute nicht: In einem Mandarin-Transkript zählt jedes Zeichen als Wort, und ein tamilisches oder koreanisches Wort enthält oft mehrere Teile. Die Uhr zählt kurze Pausen innerhalb von Sätzen mit, nicht aber die Lücken dazwischen. Tippe auf eine Sprache, um die Stichprobengröße zu sehen.

Neun Sprachen teilen sich die Spitze

Jeder Balken im Diagramm steht für den mittleren Clip einer Sprache. Die dünne Linie darin zeigt die mittlere Hälfte der Clips, vom 25. bis zum 75. Perzentil. Tippe oder zeige auf eine Sprache, um die Stichprobengröße zu sehen.

Die ersten neun liegen innerhalb von 0,3 Silben pro Sekunde beieinander, und ihre Konfidenzbereiche überlappen sich. Der Median von Tamil liegt mit 95 % Konfidenz irgendwo zwischen 6,04 und 6,49, der von Spanisch zwischen 5,82 und 6,02. Lies die Spitze also als schnelle Gruppe, nicht als Siegertreppchen. Unten sieht es ähnlich aus: Norwegisch, Deutsch, Schwedisch, Tagalog, Belarussisch und Englisch liegen alle zwischen 4,70 und 4,78, darunter nur Thai und Vietnamesisch.

Die Streuung innerhalb einer Sprache ist größer als der Abstand zwischen den meisten Sprachen. Ein Clip im 75. Perzentil des Englischen (5,16 Silben pro Sekunde) ist so schnell wie ein Clip im 25. Perzentil des Spanischen (5,17). Wen du hörst, zählt mehr als welche Sprache.

Zu Japanisch gehört eine Anmerkung. Japanische Sprecher und Lehrkräfte zählen meist in Moren, nicht in Silben. Tōkyō hat zwei Silben (tō-kyō), aber vier Moren (to-o-kyo-o). Ich habe Silben gezählt, wie auch die Laborstudie weiter unten, damit Japanisch mit anderen Sprachen vergleichbar bleibt. In Moren gerechnet läuft der mittlere japanische Clip mit 7,45 pro Sekunde, die mittlere Hälfte der Clips mit 6,04 bis 8,95.

Dieser Schul-Sketch liegt am schnellen Ende des Japanischen: Ein Schüler erfindet Ausreden fürs Zuspätkommen, im Kansai-Dialekt, und der Clip läuft mit 7,84 Silben pro Sekunde. In die sieben Sekunden unten passen sechs Zeilen.

Smart-UntertitelWort für Wort auf Deutsch

西 崎 と喧嘩 しました。 

Unterstrichene Wörter gehören zu den 2.000 häufigsten. Durchgezogen: Top 500. Gestrichelt: Top 1.000. Gepunktet: Top 2.000.

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Kansai-JapanischMüheloses Verstehen
Mit diesem Clip auf Reelang lernen

Wörter pro Minute dreht alles um

Am häufigsten wird Tempo in Wörtern pro Minute angegeben. Stell das Diagramm oben auf Wörter pro Minute um, und die Rangfolge kippt fast komplett. Mandarin, Vietnamesisch und Thai wandern mit 303, 253 und 232 Wörtern pro Minute nach oben. Kannada (122), Koreanisch (132), Tamil (137) und Telugu (140) fallen nach unten. Über die 44 Sprachen hinweg liegt die Rangkorrelation zwischen beiden Maßen bei -0,25, also leicht negativ.

Der Grund: Ein Wort ist in jeder Sprache etwas anderes. In Mandarin-Transkripten zählt jedes Schriftzeichen als Wort, und ein Zeichen ist eine Silbe. Ein koreanisches „Wort“ ist alles zwischen zwei Leerzeichen, meist ein Wort samt Partikeln. Ein tamilisches oder türkisches Wort trägt oft mehrere Endungen. Das mittlere englische Wort hat 1,31 Silben, das mittlere tamilische 2,65. Englischsprachige sagen in diesen Clips 210 Wörter und Tamilsprachige 137 Wörter pro Minute, aber die Tamilsprachigen sagen mehr Silben. Wörter pro Minute taugt für den Vergleich zweier Clips in derselben Sprache. Zwischen Sprachen misst es vor allem, wie lang die Wörter sind.

Silben kommen einer gemeinsamen Einheit am nächsten, aber auch sie tragen nicht überall gleich viel Bedeutung. In einer bekannten Laborstudie fanden Pellegrino, Coupé und Marsico (2011), dass Sprachen mit weniger Information pro Silbe mit mehr Silben pro Sekunde gesprochen werden. Japanisch und Spanisch waren schnell und arm an Information pro Silbe, Vietnamesisch und Mandarin langsam und reich. Eine spätere Studie zu 17 Sprachen fand, dass die Informationsmenge pro Sekunde über Sprachen hinweg ähnlich herauskommt, bei rund 39 Bit pro Sekunde (Coupé et al., 2019). Meine Rangliste passt dazu: Japanisch ganz oben, Vietnamesisch ganz unten, Mandarin in der unteren Hälfte.

Im Vergleich zum Labor

Pellegrino, Coupé und Marsico nahmen 59 Sprecher aus sieben Sprachen auf, die jeweils dieselben 20 kurzen Texte in Übersetzung lasen, und nutzten die vietnamesischen Übersetzungen als Referenz. Sie maßen Silben pro Sekunde, nachdem sie jede Pause über 150 ms entfernt hatten. Alle acht Sprachen ihrer Tabelle sind in meinen Daten:

SpracheLabor, vorgelesen (2011)Native Videos (2026)Videos in % des Labors
Japanisch7,846,1979 %
Spanisch7,825,9276 %
Französisch7,185,1271 %
Italienisch6,996,0086 %
Englisch6,194,7076 %
Deutsch5,974,7680 %
Vietnamesisch5,224,2281 %
Mandarin5,185,0597 %

Die Videos laufen mit 71 % bis 86 % der Laborwerte, Mandarin ausgenommen. Die Reihenfolge ähnelt sich: Die Rangkorrelation der beiden Spalten liegt über die 8 Sprachen bei 0,76. Der Abstand kommt wohl vor allem daher, wie die Uhr läuft. Das Labor entfernte alle Pausen über 150 ms. Ich überspringe nur die Lücken zwischen Sätzen, also zählen kurze Pausen innerhalb eines Satzes, das „äh“ und der Atemzug vor der Pointe als Sprechzeit. Davon gibt es in echter Sprache reichlich.

Französisch hat den größten Abstand. Das Labor zählte Silben „wie in sorgfältiger Aussprache gesprochen“, und im Französischen bleiben dabei manche e erhalten, die der Alltag verschluckt. Ich zähle sie so, wie Französischsprachige sie üblich sagen: petite hat zwei Silben, nicht drei. Mandarin ist der andere Ausreißer. Seine Clips stammen aus einer einzigen Transkriptions-Engine (siehe Methodenteil), die bei denselben Kanälen rund 3 % schneller liest als die anderen. Das erklärt nur einen Teil des Abstands, für den Rest habe ich keine gute Erklärung.

Anfängerclips sind langsamer, danach ändert sich das Tempo kaum

Jeder Clip im Katalog hat ein GER-Niveau (A1 bis C2). Ein Modell vergibt es anhand des Transkripts, manchmal korrigiert von einer Person. Das Modell sieht nie das Timing, Niveau und Tempo sind also zwei getrennte Messungen.

Sprechtempo nach Niveau

Silben pro Sekunde, Median-Clip
90%A1-Tempo im Verhältnis zum B1-Tempo
1.7%Abstand zwischen dem schnellsten und dem langsamsten von A2, B1, B2 und C1
A15.27
A25.87
B15.88
B25.97
C15.93

Die Niveaus stammen von einem Modell, das die Transkription liest, manchmal geprüft von einer Person. Es sieht das Timing nie, Niveau und Tempo werden also getrennt gemessen. Ein Niveau wird gezeigt, wenn mindestens 20 seiner Clips gemessen wurden. „Wörter zwischen Pausen“ zählt die Wörter, die ohne eine Stille von 250 ms oder mehr gesprochen werden.

Clips mit A1 sind deutlich langsamer. In den 17 Sprachen mit genug A1-Clips läuft der mittlere A1-Clip mit 71 % des Tempos von B1-Clips. Koreanisch A1 liegt bei 57 % von B1, Französisch bei 65 %, Englisch bei 74 % und Spanisch bei 90 %.

Von A2 bis C1 ändert sich das Tempo kaum. Über die Sprachen hinweg beträgt der Abstand zwischen dem schnellsten und dem langsamsten der vier Niveaus im Median 11 % des Niveau-Medians. Im Spanischen sind es 1,7 %: A2-Clips laufen mit 5,87 Silben pro Sekunde, B1 mit 5,88, B2 mit 5,97 und C1 mit 5,93. Im Deutschen sind es 3 %, im Englischen 3,7 %. Auch C1 ist nicht verlässlich schneller als B1. Im Spanischen und Niederländischen ist es leicht schneller (5,93 gegen 5,88; 5,27 gegen 5,15), im Englischen leicht langsamer (4,60 gegen 4,75), und im Französischen, Japanischen und Russischen klar langsamer (4,89 gegen 5,34; 6,16 gegen 6,85; 4,99 gegen 6,07). Unter den C1-Clips sind viele Nachrichten, Vorträge und Erklärvideos: dicht, aber ruhig.

Oberhalb von A1 bedeutet ein höheres Niveau also schwerere Wörter und Grammatik, nicht schnelleres Sprechen. Die beiden spanischen Clips unten zeigen den Unterschied. Zuerst ein kolumbianischer Clip mit A1: kurze Sätze, Pausen dazwischen, 4,73 Silben pro Sekunde im gezeigten Teil. Dann ein Paar aus dem Río de la Plata, das sich über ein Dessert streitet, wegen der einfachen Wörter als A2 eingestuft, mit 7,69.

Kolumbianisches Spanisch
Smart-UntertitelWort für Wort auf Deutsch

Niños, llegaron los helados. 

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Kolumbianisches SpanischAnfänger
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Rioplatensisches Spanisch
Smart-UntertitelWort für Wort auf Deutsch

Justogenaupasegingporandondewoestabas.warst

Unterstrichene Wörter gehören zu den 2.000 häufigsten. Durchgezogen: Top 500. Gestrichelt: Top 1.000. Gepunktet: Top 2.000.

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Rioplatensisches SpanischStarker Anfänger
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Schnelle Sprecher pausieren weniger

Tempo hat zwei Teile: wie schnell jemand die Wörter sagt und wie oft die Person stoppt. Den zweiten Teil habe ich mit zwei Zahlen aus den Wort-Timings der Transkripte gemessen. Die mittlere Lauflänge ist die durchschnittliche Zahl von Wörtern zwischen zwei Pausen, wobei eine Pause eine Stille von 250 ms oder mehr ist (der Schwellenwert, der sich in De Jong und Bosker (2013) bewährte, einer Studie zur Flüssigkeit in der Zweitsprache). Der Phonationsanteil ist der Zeitanteil, in dem tatsächlich gesprochen wird.

Innerhalb einer Sprache haben schnelle Clips längere Läufe. Die Rangkorrelation zwischen den Silben pro Sekunde eines Clips und seiner mittleren Lauflänge liegt bei 0,82 (Median über 34 Sprachen) und bei 0,66 mit dem Phonationsanteil. Ein Teil davon steckt schon im Maß selbst, weil meine Uhr kurze Pausen im Satz mitzählt. Lies es also als schlichte Beschreibung: Schnelle Clips pausieren weniger.

Bei den Pausen unterscheiden sich Anfängerclips am stärksten. Spanische A1-Clips sind in Silben nur 10 % langsamer als B1-Clips, aber ihre Läufe sind viel kürzer: 5,6 Wörter zwischen Pausen bei A1 gegen 9,6 bei B1. Im Englischen sind es 4,0 gegen 10,8, im Deutschen 3,6 gegen 8,9. Englische A1-Sprecher sprechen 41 % der Zeit, B1-Sprecher 79 %. Für Lernende ist diese Stille die Zeit, um das eben Gesagte zu verarbeiten.

Zwischen Sprachen sind diese Zahlen schwerer zu vergleichen, weil Wörter in manchen Sprachen länger sind. Griechisch (6,6 Wörter pro Lauf) und Türkisch (6,9) haben kurze Läufe aus langen Wörtern, Niederländisch (10,4) und Französisch (9,9) lange Läufe aus kurzen Wörtern. Multipliziert mit den Silben pro Wort kommen alle vier auf etwa 13 bis 16 Silben pro Lauf.

Dialekte: echte Unterschiede, kleiner als ihr Ruf

Wo ein Dialekt mindestens 60 gemessene Clips hatte, führe ich ihn getrennt auf. Damit der Vergleich fair bleibt, sind diese Mediane auf dieselbe Niveau-Mischung wie die ganze Sprache angepasst. So wirkt ein Dialekt mit vielen A1-Clips nicht allein deshalb langsam. Wähle unten zwei aus.

Zwei Sprachen oder Dialekte vergleichen

Silben pro Sekunde, Median der Clips
Spanisch aus Spanien6.05Silben pro Sekunde
Mexikanisches Spanisch5.75Silben pro Sekunde

Ihre 95%-Konfidenzintervalle überlappen sich, ein so kleiner Unterschied kann also Zufall sein.

Silben in 10 Sekunden Sprache
Spanisch aus Spanien
Mexikanisches Spanisch

Ein Punkt ist eine Silbe. Dialektwerte sind an den Niveaumix der gesamten Sprache angepasst, damit ein Dialekt mit vielen Anfängerclips nicht allein deshalb langsam wirkt. Wörter pro Minute lassen sich nur innerhalb einer Sprache vergleichen. Werte für Arabisch, Hebräisch, Persisch und Thai sind Schätzungen.

Spanisch

Clips aus Spanien (6,05 Silben pro Sekunde), Clips aus Argentinien und Uruguay (6,03) und kolumbianische Clips (6,03) sind schneller als mexikanische (5,75) und andine Clips (5,55). Wörter pro Minute zeigt davon gar nichts: Spanien, Río de la Plata und Mexiko liegen alle bei 198 oder 199 Wörtern pro Minute. Die Konfidenzbereiche von Spanien und Mexiko berühren sich gerade so. Río de la Plata und Mexiko überlappen nicht.

Portugiesisch

Brasilianisches Portugiesisch läuft mit 6,06 Silben pro Sekunde, europäisches mit 5,56. Europäisches Portugiesisch gilt als schnell und schwer zu folgen, in Silben pro Sekunde ist es hier aber das langsamere. Der Ruf kommt eher vom Klang: Europäische Sprecher reduzieren oder verschlucken unbetonte Vokale oft, Wörter klingen dadurch gepresst. Meine Zählung geht vom geschriebenen Wort aus und zählt diese Vokale mit. Wenn überhaupt, wirkt europäisches Portugiesisch hier also schneller, als es ist. Die europäische Stichprobe ist zudem klein (80 Clips) und ihr Konfidenzbereich überlappt den brasilianischen.

Die beiden Voiceover unten, eines über das Aufkleben einer Handy-Schutzfolie und eines ein Rezept, liegen nach meiner Zählung nah beieinander: 6,12 Silben pro Sekunde im brasilianischen Teil, 6,39 im europäischen. Achte darauf, wie viele Vokale du jeweils hörst.

Brasilianisches Portugiesisch
Smart-UntertitelWort für Wort auf Deutsch

Acredito que seja pra não ter aqueles pelinhos, né, quando você aplica, fica cheio de pelinho, aí cê tem que ficar levantando, tirando. 

Unterstrichene Wörter gehören zu den 2.000 häufigsten. Durchgezogen: Top 500. Gestrichelt: Top 1.000. Gepunktet: Top 2.000.

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Brasilianisches PortugiesischStarker Anfänger
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Europäisches Portugiesisch
Smart-UntertitelWort für Wort auf Deutsch

Numain einerpanelaTopfcolocoich gebeoderfeijão-frade,Kichererbseasdieorelhas,Ohrenvouich werdearomatizarwürzencommitcebola,Zwiebellouro,LorbeerblattalhoKnoblaucheundcobrirbedeckencommitáguaWasseraté cima.bis zum Rand

Unterstrichene Wörter gehören zu den 2.000 häufigsten. Durchgezogen: Top 500. Gestrichelt: Top 1.000. Gepunktet: Top 2.000.

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Europäisches PortugiesischSicher im Alltag
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Französisch

Clips aus Frankreich laufen mit 5,29, Clips aus Québec mit 4,90, und die Konfidenzbereiche überlappen nicht.

Japanisch

Kansai gilt als schnell. Die Rohzahlen scheinen das zu bestätigen (6,28 gegen 6,16 für Standardjapanisch), doch bei gleicher Niveau-Mischung kommt Kansai auf 6,13 und Standardjapanisch auf 6,21. Der rohe Unterschied kommt also von den Niveaus, auf die die Kansai-Clips eingestuft sind, nicht vom Dialekt, und beide Konfidenzbereiche sind weit (5,77 bis 6,81 und 5,64 bis 6,86).

Arabisch

Ägyptisches Arabisch ist mit 6,12 die schnellste Varietät, vor Marokkanisch (5,68), Modernem Hocharabisch (5,56), Levantinisch (5,53) und Golfarabisch (5,37). Tunesisch ist mit 4,66 am langsamsten. Die arabischen Zahlen sind Schätzungen, weil kurze Vokale nicht geschrieben werden (siehe Methodenteil).

Deutsch

Standarddeutsch läuft mit 5,00, Schwäbisch mit 4,63, Österreichisch mit 4,46, Bairisch mit 4,41 und Schweizerdeutsch mit 3,98. Die schweizerdeutschen Transkripte sind in standarddeutscher Schreibung verfasst, ich zähle also die Silben der standarddeutschen Wörter.

Englisch und Mandarin

Amerikanisches, britisches, australisches und kanadisches Englisch liegen alle zwischen 4,69 und 4,75. Nigerianisches Englisch ist mit 4,30 langsamer. Festlandmandarin läuft mit 5,27, taiwanisches Mandarin mit 4,80, aus einer kleineren Stichprobe von 65 Clips.

Was das fürs Sprachenlernen heißt

Die Unterschiede zwischen Sprachen sind real, aber moderat. Wer Spanisch lernt und wer Englisch lernt, hört Sprache, die sich um etwa ein Viertel in Silben pro Sekunde unterscheidet, und in beiden Sprachen spannt die mittlere Hälfte der Clips mehr als das. Viel größer ist der Schritt vom Anfängermaterial zu allem anderen. Nach A1 werden Clips nicht langsamer, wenn das Niveau sinkt: A2-Clips sind etwa so schnell wie C1-Clips. Praktisch heißt das: Beginne mit Clips, die lange Pausen und kurze Sätze haben, und wähle danach nach Thema und Sprecher aus, statt auf ein Niveau zu warten, auf dem langsamer gesprochen wird.

Wenn du das ausprobieren willst: Die Seiten für Spanisch, Portugiesisch, Französisch, Englisch und Japanisch listen native Clips nach Niveau, mit denselben Wort-für-Wort-Untertiteln wie die Clips auf dieser Seite. Tempo ist nur die eine Hälfte dessen, was Hören schwer macht. Die andere ist der Wortschatz, den ich in wie viele Wörter du brauchst, um native Videos zu verstehen gemessen habe. Und Christian Lauers Leitfaden für Anfänger deckt die ersten Monate ab, in denen A1-Clips genau das Richtige sind.

Wie wir das gemessen haben

Die Clips

Alle Clips waren am 29. September 2026 im Reelang-Katalog: öffentlich sichtbar, mit Sprache, native Inhalte und keine Sprachlektionen, nicht synchronisiert, einsprachig und nicht von einer Person als unbrauchbar bewertet. Fast alle stammen von YouTube. Aus diesen 230.754 Clips habe ich eine geschichtete Stichprobe nach Sprache, Dialekt und GER-Niveau gezogen: bis zu 60 Clips pro Gruppe, ausgewählt über einen festen Hash, damit die Stichprobe reproduzierbar ist. Genutzt habe ich die ersten 30 Sätze jedes Clips. Lieder wurden entfernt (1.617 gezogene Clips), und kein Kanal durfte mehr als 3 Clips zu einer Gruppe beitragen. Jeder Clip wurde dann nach der Größe seiner Gruppe im Katalog gewichtet, damit die Zahlen den Katalog beschreiben und nicht die Stichprobe. Alle Werte sind gewichtete Mediane, mit dem 25. und 75. Perzentil als „mittlere Hälfte“. Konfidenzbereiche stammen aus 300 Bootstrap-Ziehungen.

Welche Sprachen in der Rangliste stehen

Eine Sprache braucht mindestens 150 Clips und 40 Kanäle im Katalog und mindestens 75 Clips nach allen Filtern. 44 Sprachen schaffen das. Esperanto erfüllt die Zahlen, bleibt aber draußen, weil es kaum Muttersprachler hat. Dialekte brauchen mindestens 100 Clips und 20 Kanäle im Katalog und 60 gemessene Clips.

Silben pro Sekunde

Für jeden Satz nehme ich den Zeitpunkt, an dem sein erstes Wort beginnt, und den, an dem sein letztes Wort beginnt, und teile die Silben aller Wörter außer dem letzten durch diese Spanne. Wortanfangszeiten sind der eine Zeitwert, der in jeder Transkriptquelle genau ist; Endzeiten schätzen manche Engines teilweise. Pro Clip werden Silben und Spannen aller Sätze summiert. Ein Clip braucht mindestens 5 brauchbare Sätze und 10 Sekunden Sprache. Die Spanne enthält kurze Pausen im Satz, aber nicht die Lücken zwischen Sätzen. Wörter pro Minute nutzt dieselbe Spanne.

Silben zählen

Die Silben kommen aus dem Text, so wie jedes Wort normalerweise ausgesprochen wird:

  • Für 30 Sprachen, darunter Englisch, Spanisch, Französisch, Deutsch, Italienisch, Portugiesisch, Russisch, Türkisch und die indischen Sprachen, läuft jedes Wort durch die Aussprache-Engine espeak-ng, und jeder Vokallaut oder silbische Konsonant zählt als eine Silbe.
  • Kroatisch, Serbisch, Bosnisch, Mazedonisch, Tschechisch und Slowakisch werden mit Buchstabenregeln gezählt, die silbisches r und l einschließen (Hrvatska hat drei Silben). Tagalog zählt Vokalbuchstaben.
  • Mandarin zählt eine Silbe pro chinesischem Zeichen, Koreanisch eine pro Hangul-Block, Vietnamesisch eine pro geschriebener Silbe.
  • Japanisch wird mit pykakasi in Kana umgewandelt und dann in Silben und in Moren gezählt.
  • Thai nutzt den Wörterbuch-Silbentrenner von PyThaiNLP, der leicht zu wenig zählt.
  • Arabisch und Hebräisch schreiben keine kurzen Vokale, ihre Silben werden daher aus Buchstaben und Wörtern mit einer Formel geschätzt, die an je 25 handgezählten Sätzen angepasst wurde (etwa 9 % und 12 % Fehler pro Satz, unter 1 % insgesamt).

Sätze mit Ziffern fielen raus, weil Zahlen in jeder Sprache anders gelesen werden. Bei 102 zufälligen Sätzen in 12 Sprachen stimmte die automatische Zählung in 98 Fällen exakt mit der Handzählung überein, und die Summen waren gleich (je 1.267 Silben). Die Handzählung erfolgte bei sichtbarer Automatikzahl, das ist also eine Kontrolle, kein Blindtest. Arabisch, Hebräisch, Persisch und Thai sind als Schätzungen markiert.

Transkripte

Die Transkripte sind maschinell erstellt, von drei Engines. Bei Clips desselben Kanals liefert eine Engine Raten, die rund 0,18 Silben pro Sekunde (3 %) höher liegen als die der anderen. Für Mandarin, Arabisch und Hindi verlor eine Engine deutlich Wörter, ihre Clips bleiben für diese Sprachen draußen. Mandarin ist an 293 Clips aus einer einzigen Engine gemessen.

Pausen

Mittlere Lauflänge und Phonationsanteil brauchen die Endzeit jedes Worts, die zwei der Engines gleich schätzen. Für diese Maße nutze ich nur Clips dieser beiden Engines, und ich vergleiche sie nicht zwischen Sprachen, deren Wörter Zeichen oder Zeichengruppen sind.

Was diese Stichprobe nicht ist

Der Katalog ist für Sprachlernende zusammengestellt. Er neigt zu kurzen Clips mit klarer Sprache und breitem Interesse: Sketche, Vlogs, Kochen, Erklärvideos. Er ist keine Zufallsstichprobe davon, wie Menschen sprechen. Die Einheit ist der Clip, nicht die Person, weil die Transkripte Sprecher nicht verlässlich trennen. Silben werden aus dem Text gezählt, wenn also jemand schnell eine Silbe verschluckt, die im Transkript noch steht, zählt der Clip sie trotzdem, und schnelle Clips sind womöglich leicht überschätzt. Das GER-Niveau ist die Einschätzung eines Modells anhand des Transkripts.

Diese Daten nutzen

Du darfst die Diagramme und Zahlen dieser Seite gern in Artikeln, Unterrichtsmaterial und Forschung weiterverwenden. Bitte verlinke diese Seite als Quelle.

#SpracheSilben/sMittlere Hälfte der ClipsWörter/MinSilben pro WortClipsStundenKanäleGemessen
1Tamil6,205,35 bis 7,181372,651.61945257219
2Japanisch6,195,17 bis 7,432241,712.837150868441
3Türkisch6,145,16 bis 7,101612,293.8491441.011376
4Portugiesisch6,025,12 bis 6,862021,8114.6426522.278435
5Italienisch6,005,39 bis 6,591861,919.1802941.226631
6Griechisch5,995,25 bis 6,601782,013.770124484237
7Telugu5,995,38 bis 6,581402,622.39085640177
8Spanisch5,925,17 bis 6,551961,7630.9691.5013.1111.467
9Russisch5,904,93 bis 6,771752,023.61183984350
10Malaiisch5,775,11 bis 6,301522,101.57055343211
11Kannada5,745,08 bis 6,321222,741.66874508216
12Finnisch5,654,89 bis 6,281542,163.550106349247
13Arabisch *5,634,75 bis 6,521582,1426.2327783.2061.350
14Indonesisch5,624,81 bis 6,391532,174.2491311.465479
15Mazedonisch5,604,73 bis 6,061622,03369137580
16Koreanisch5,564,70 bis 6,401322,5110.2467302.558650
17Rumänisch5,414,82 bis 6,061951,603.898176606465
18Bosnisch5,404,78 bis 5,901591,98200126394
19Kroatisch5,404,91 bis 6,071661,921.31944326147
20Marathi5,364,79 bis 5,921492,122.06674446201
21Serbisch5,364,79 bis 5,841701,892.26780256209
22Ungarisch5,354,72 bis 6,041552,026.6804351.369394
23Katalanisch5,284,52 bis 5,781811,6820095981
24Tschechisch5,284,62 bis 5,931711,792.61196337248
25Bulgarisch5,264,64 bis 5,801552,021.56493296254
26Dänisch5,254,65 bis 5,952141,471.25078205162
27Bengalisch5,214,42 bis 5,871412,172.7112361.276435
28Polnisch5,214,62 bis 5,841811,754.129165882288
29Slowakisch5,214,39 bis 5,731731,7697439135170
30Französisch5,124,59 bis 5,822141,416.8973221.194621
31Ukrainisch5,104,41 bis 5,781432,121.31267228248
32Hebräisch *5,074,33 bis 5,861551,975.596211732292
33Mandarin-Chinesisch5,054,74 bis 5,543031,007.1463401.381293
34Niederländisch5,034,49 bis 5,582141,397.201281712496
35Persisch *4,994,43 bis 5,291561,9374829167105
36Hindi4,814,05 bis 5,481751,612.6901421.080302
37Norwegisch4,784,27 bis 5,451991,4652220120121
38Deutsch4,764,13 bis 5,441791,5512.8656702.285875
39Schwedisch4,754,26 bis 5,201961,453.061141436358
40Tagalog4,754,29 bis 5,231481,921.22543471335
41Belarussisch4,733,48 bis 5,411312,0815757893
42Englisch4,704,21 bis 5,162101,3128.7321.0026.2011.060
43Thai *4,594,12 bis 5,112321,1998351285119
44Vietnamesisch4,223,80 bis 4,792531,0099923332261

Silben/s: der mittlere Clip, in Silben pro Sekunde Sprache. Mittlere Hälfte der Clips: das 25. bis 75. Perzentil. Wörter/Min: der mittlere Clip, wobei ein „Wort“ ist, was das Transkript trennt (ein Zeichen im Mandarin), diese Spalte ist zwischen Sprachen also nicht vergleichbar. Clips, Stunden und Kanäle: die nativen Clips im Katalog. Gemessen: die Clips der Stichprobe, aus der die Raten berechnet sind. * Geschätzte Silbenzahlen (Arabisch und Hebräisch über eine Buchstabenformel, Persisch und Thai mit bekannter kleiner Unterzählung).

Quellen

  • Coupé, C., Oh, Y. M., Dediu, D., & Pellegrino, F. (2019). Different languages, similar encoding efficiency: Comparable information rates across the human communicative niche. Science Advances, 5(9), eaaw2594. doi.org/10.1126/sciadv.aaw2594, freier Volltext
  • De Jong, N. H., & Bosker, H. R. (2013). Choosing a threshold for silent pauses to measure second language fluency. Proceedings of Disfluency in Spontaneous Speech (DiSS 2013), 17-20. ISCA Archive
  • Pellegrino, F., Coupé, C., & Marsico, E. (2011). A cross-language perspective on speech information rate. Language, 87(3), 539-558. doi.org/10.1353/lan.2011.0057, offene Archivkopie
  • Werkzeuge: espeak-ng 1.52, pykakasi, PyThaiNLP.

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