ネイティブが作った短い動画では、いちばん速い言語は1秒あたり約6音節で話される。タミル語（6.20）、日本語（6.19）、トルコ語（6.14）、ポルトガル語（6.02）、イタリア語（6.00）、ギリシャ語（5.99）、テルグ語（5.99）、スペイン語（5.92）、ロシア語（5.90）は差が小さく、順位は誤差の範囲に収まる。遅いのはベトナム語（4.22）、タイ語（4.59）、英語（4.70）、ドイツ語（4.76）。スペイン語の中央値のクリップは、英語の中央値より1秒あたりの音節数が約4分の1多い。
測定に使ったのは、Reelangのカタログにある230,754本（9,850時間、約41,000チャンネル）から抽出した、44言語16,293本のネイティブYouTubeクリップだ。公表されている話速の多くは、実験室で文を読み上げた数値にもとづく。こちらはvlog、コント、レシピ、解説、ニュースなど、学習者が実際に出会う話し方だ。
上位9言語はほぼ横並び
グラフの棒は、その言語の中央値のクリップを表す。棒を貫く細い線は、25パーセンタイルから75パーセンタイルまで、つまりクリップの真ん中半分の範囲だ。言語をタップするかカーソルを合わせると、サンプル数が見られる。
上位9言語は1秒あたり0.3音節以内に収まり、信頼区間も重なる。タミル語の中央値は95%の信頼度で6.04から6.49のあいだ、スペイン語は5.82から6.02だ。だからグラフの上部は「順位」ではなく「速いグループ」として読んでほしい。下部も同じで、ノルウェー語、ドイツ語、スウェーデン語、タガログ語、ベラルーシ語、英語はすべて4.70から4.78のあいだにあり、その下にタイ語とベトナム語が来る。
1つの言語の中のばらつきは、たいていの言語間の差より大きい。英語の75パーセンタイルのクリップ（1秒5.16音節）は、スペイン語の25パーセンタイルのクリップ（5.17）と同じ速さだ。どの言語かより、だれが話しているかのほうが効いてくる。
日本語には補足がいる。日本語の話者や教師はふつう音節ではなくモーラで数える。Tōkyōは2音節（tō-kyō）だが4モーラ（to-o-kyo-o）だ。ここでは、後述の実験室研究に合わせ、他言語と比較できるように音節で数えた。モーラで数えると、日本語の中央値のクリップは1秒7.45モーラ、真ん中半分は6.04から8.95になる。
次の高校コントは日本語の中でも速いほうだ。遅刻の言い訳をする生徒を関西弁で演じていて、1秒あたり7.84音節。下の7秒間に6つのセリフが入っている。
「1分あたりの単語数」は話が逆になる
速さの話でいちばんよく使われるのは、1分あたりの単語数だ。上のグラフを単語数に切り替えると、順位はほぼひっくり返る。中国語（303）、ベトナム語（253）、タイ語（232）が上位に来る。カンナダ語（122）、韓国語（132）、タミル語（137）、テルグ語（140）は下位に落ちる。44言語で見ると、2つの指標の順位相関は-0.25、わずかにマイナスだ。
理由は、「単語」の中身が言語ごとに違うからだ。中国語の書き起こしでは漢字1文字が1単語で、1文字は1音節。韓国語の「単語」はスペースとスペースのあいだ全部で、たいてい語＋助詞だ。タミル語やトルコ語の単語は語尾をいくつも抱えている。結果として、英語の単語は中央値で1.31音節、タミル語は2.65音節になる。これらのクリップで英語話者は1分210単語、タミル語話者は137単語を話すが、音節数ではタミル語話者のほうが多い。1分あたりの単語数は、同じ言語の2つのクリップを比べるなら有効だ。言語間で使うと、単語の長さを測っているだけになる。
音節は共通の単位にいちばん近いが、どの言語でも同じ量の意味を運ぶわけではない。有名な実験室研究Pellegrino, Coupé and Marsico (2011)は、1音節あたりの情報量が少ない言語ほど、1秒あたりの音節数が多いことを示した。日本語とスペイン語は速くて1音節の情報量が少なく、ベトナム語と中国語は遅くて多い。のちの17言語の研究では、1秒あたりの情報量はどの言語でもだいたい同じで、約39ビット毎秒になるとされた（Coupé et al., 2019）。今回の順位もこのパターンに合う。日本語が上位、ベトナム語が最下位、中国語は下半分だ。
実験室の数値との比較
Pellegrino, Coupé, Marsicoは7言語59人の話者を録音した。全員が、各言語に翻訳された同じ20本の短い文章を読み上げ、ベトナム語訳が基準として使われた。150ms以上の無音をすべて取り除いたうえで、1秒あたりの音節数を測っている。彼らの表にある8言語はすべて今回のデータにもある。
| 言語 | 実験室・音読（2011） | ネイティブ動画（2026） | 動画／実験室 |
|---|---|---|---|
| 日本語 | 7.84 | 6.19 | 79% |
| スペイン語 | 7.82 | 5.92 | 76% |
| フランス語 | 7.18 | 5.12 | 71% |
| イタリア語 | 6.99 | 6.00 | 86% |
| 英語 | 6.19 | 4.70 | 76% |
| ドイツ語 | 5.97 | 4.76 | 80% |
| ベトナム語 | 5.22 | 4.22 | 81% |
| 中国語 | 5.18 | 5.05 | 97% |
動画は実験室の値の71%から86%で、中国語だけが例外だ。順序は似ていて、8言語での2列の順位相関は0.76。差の大半は、時間の数え方から来ていると思われる。実験室は150msを超える休止をすべて除いた。こちらは文と文のあいだだけを飛ばすので、文の中の短い休止、「えーと」、オチの前の息継ぎは発話時間に入る。実際の話し言葉にはそれが大量にある。
差がいちばん大きいのはフランス語だ。実験室は「ていねいな発話で発音されるとおり」に音節を数えており、フランス語では日常会話で落ちるeが残ることがある。こちらはフランス語話者がふだん言うとおりに数えている。petiteは3音節ではなく2音節だ。もう1つの外れ値は中国語だ。クリップは1つの書き起こしエンジンから来ていて（方法の節を参照）、同じチャンネルで比べると他より約3%速く読む。それで説明できるのは差の一部で、残りについて納得のいく説明は持っていない。
初級クリップは遅い。そのあと速さは変わらない
カタログのすべてのクリップにはCEFRレベル（A1からC2）が付いている。モデルが書き起こしを読んで判定し、人の手で修正されることもある。モデルは時間情報を見ないので、レベルと速さは別々の測定だ。
A1と判定されたクリップは明らかに遅い。A1のクリップが十分にある17言語では、A1の中央値はB1の71%の速さだった。韓国語のA1はB1の57%、フランス語は65%、英語は74%、スペイン語は90%。
A2からC1まで、速さはほとんど変わらない。言語をまたいで見ると、4つのレベルの最速と最遅の差は、レベル中央値の11%が中央値だ。スペイン語では1.7%で、A2が1秒5.87音節、B1が5.88、B2が5.97、C1が5.93。ドイツ語は3%、英語は3.7%。C1がB1より確実に速いわけでもない。スペイン語とオランダ語ではわずかに速く（5.93対5.88、5.27対5.15）、英語ではわずかに遅く（4.60対4.75）、フランス語・日本語・ロシア語では明らかに遅い（4.89対5.34、6.16対6.85、4.99対6.07）。C1にはニュース、講義、解説が多く、内容は濃いが落ち着いている。
つまりA1より上では、レベルが高い＝語彙と文法が難しい、であって、話が速いということではない。下のスペイン語の2本がその差を示す。まずA1のコロンビアのクリップ。短いセリフ、あいだに休止、該当部分は1秒4.73音節。次はデザートをめぐって言い争うリオプラテンセのカップル。語彙が簡単なのでA2だが、7.69音節だ。
速い話者は休まない
速さには2つの要素がある。単語を言うスピードと、止まる頻度だ。2つめは書き起こしの単語タイミングから2つの数値で測った。平均ラン長は、休止と休止のあいだの平均単語数で、休止は250ms以上の無音とした（第二言語の流暢さを扱ったDe Jong and Bosker (2013)でもっともよく機能した閾値）。発声比率は、実際に声を出している時間の割合だ。
同じ言語の中では、速いクリップほどラン長が長い。クリップの1秒あたり音節数と平均ラン長の順位相関は0.82（34言語の中央値）、発声比率とは0.66だった。これは測り方にある程度組み込まれてもいる。こちらの時計は文中の短い休止を含むからだ。だから素直な記述として読んでほしい。速いクリップは休止が少ない。
初級クリップがいちばん違うのは、この休止のところだ。スペイン語のA1は音節数ではB1より10%遅いだけだが、ランははるかに短い。A1は休止と休止のあいだ5.6語、B1は9.6語。英語は4.0対10.8、ドイツ語は3.6対8.9。英語のA1話者は時間の41%しか話しておらず、B1話者は79%だ。学習者にとって、その沈黙はいま聞いた内容を処理する時間になる。
言語間でこの数値を比べるのは難しい。単語の長さが言語によって違うからだ。ギリシャ語（1ランあたり6.6語）とトルコ語（6.9）は長い単語の短いラン、オランダ語（10.4）とフランス語（9.9）は短い単語の長いランだ。1単語あたりの音節数を掛けると、4言語とも1ランおよそ13から16音節になる。
方言：差は本物だが、評判よりは小さい
測定できたクリップが60本以上ある方言は、個別に示す。比較を公平にするため、これらの中央値は言語全体と同じレベル構成に合わせて調整した。A1のクリップが多い方言が、そのせいで遅く見えないようにするためだ。下で2つ選んで比べてみてほしい。
スペイン語
スペインのクリップ（1秒6.05音節）、アルゼンチンとウルグアイのリオプラテンセ（6.03）、コロンビア（6.03）は、メキシコ（5.75）やアンデス（5.55）より速い。1分あたりの単語数ではこの差はまったく出ない。スペイン、リオプラテンセ、メキシコはどれも198か199語だ。スペインとメキシコの信頼区間はぎりぎり接する。リオプラテンセとメキシコは重ならない。
ポルトガル語
ブラジルのポルトガル語は1秒6.06音節、ヨーロッパのポルトガル語は5.56。ヨーロッパのポルトガル語は速くて聞き取りにくいという評判だが、1秒あたりの音節数ではこちらのほうが遅い。評判の原因は音のほうだろう。ヨーロッパの話者は無強勢の母音をよく弱めたり落としたりするので、単語が圧縮されて聞こえる。こちらの数え方は書かれた単語にもとづくので、その母音も数えている。むしろそのぶん、ここではヨーロッパのポルトガル語が実際より速く見えているはずだ。ヨーロッパのサンプルは少なく（80本）、信頼区間もブラジルと重なる。
下の2本のナレーション、スマホの保護フィルムの話とレシピは、こちらの数え方では速さが近い。ブラジルの部分が1秒6.12音節、ヨーロッパが6.39だ。それぞれ母音がいくつ聞こえるか注意して聴いてみてほしい。
フランス語
フランスのクリップは5.29、ケベックは4.90で、信頼区間は重ならない。
日本語
関西の話し方は速いという評判がある。生の数字は一見それを裏づける（標準語6.16に対して6.28）が、レベル構成をそろえると関西は6.13、標準語は6.21になる。つまり生の差は、関西弁のクリップに付いたレベルから来ていて、方言そのものではない。しかも信頼区間はどちらも広い（5.77から6.81、5.64から6.86）。
アラビア語
もっとも速い変種はエジプト・アラビア語で6.12。次いでモロッコ（5.68）、現代標準アラビア語（5.56）、レバント（5.53）、湾岸アラビア語（5.37）。いちばん遅いのはチュニジアで4.66。アラビア語の数値は推定値だ。短母音が書かれないためである（方法の節を参照）。
ドイツ語
標準ドイツ語は5.00、シュヴァーベン方言は4.63、オーストリアは4.46、バイエルンは4.41、スイスドイツ語は3.98。スイスドイツ語の書き起こしは標準ドイツ語の綴りなので、数えているのは標準ドイツ語の単語の音節だ。
英語と中国語
アメリカ、イギリス、オーストラリア、カナダの英語はすべて4.69から4.75に収まる。ナイジェリア英語は4.30でやや遅い。大陸の標準中国語は5.27、台湾の標準中国語は4.80だが、こちらは65本と少ないサンプルからの値だ。
言語を学んでいる人にとっての意味
言語間の差は本物だが、控えめだ。スペイン語の学習者と英語の学習者が向き合う話速の違いは、1秒あたりの音節数で約4分の1。しかもどちらの言語でも、真ん中半分のクリップの幅はそれより大きい。はるかに大きく変わるのは、初心者向け教材からそれ以外へ進む一歩のほうだ。A1を出てしまえば、レベルが下がってもクリップは遅くならない。A2もC1もだいたい同じ速さだ。現実的なやり方は、長い休止と短いセリフのクリップから始めて、そのあとは「もっとゆっくり話すレベル」を待つのではなく、テーマと話者でクリップを選ぶことだ。
試してみたいなら、スペイン語、ポルトガル語、フランス語、英語、日本語のページにレベル別のネイティブクリップが並んでいる。字幕はこのページのクリップと同じ、単語ごとに追えるものだ。聞き取りの難しさの半分は速さ。もう半分は語彙で、これはネイティブ動画を理解するのに何語必要かで測った。それから、Christian Lauerの初心者向けガイドは、A1のクリップがまさに必要な最初の数か月を扱っている。
測定方法
クリップ
対象は2026年9月29日時点でReelangのカタログにあったクリップ。公開されていて、発話があり、ネイティブの内容で語学レッスンではなく、吹き替えでなく、単一言語で、人のレビューで使用不可とされていないもの。ほぼすべてYouTube由来だ。この230,754本から、言語・方言・CEFRレベルで層化抽出した。1グループ最大60本、固定ハッシュで選んでいるのでサンプルは再現できる。各クリップは最初の30文を使った。歌は除外（抽出分で1,617本）、1チャンネルが1グループに提供できるのは最大3本。さらに各クリップにはカタログ内のグループの大きさで重みを付け、数値がサンプルではなくカタログを表すようにした。すべての数値は加重中央値で、25・75パーセンタイルを「真ん中半分」としている。信頼区間はブートストラップ再抽出300回による。
どの言語を順位に入れたか
カタログに150本以上のクリップと40チャンネル以上があり、すべてのフィルタ後に75本以上残る言語を対象とした。44言語が条件を満たす。エスペラントは数値上は通るが、ネイティブ話者がほとんどいないので除外した。方言はカタログに100本以上と20チャンネル以上、測定できたクリップが60本以上必要だ。
1秒あたりの音節数
各文について、最初の単語が始まる時刻と最後の単語が始まる時刻を取り、最後の単語を除く全単語の音節数をその区間で割る。単語の開始時刻は、どの書き起こしソースでも正確な唯一のタイミングだ。終了時刻は一部のエンジンでは推定が混じる。クリップごとに、すべての文の音節数と区間を合算する。クリップには使える文が5つ以上、発話10秒以上が必要だ。区間には文中の短い休止は含まれるが、文と文のあいだは含まれない。1分あたりの単語数も同じ区間を使う。
音節の数え方
音節はテキストから、その単語がふつうどう発音されるかにもとづいて数えた。
- 英語、スペイン語、フランス語、ドイツ語、イタリア語、ポルトガル語、ロシア語、トルコ語、インドの諸言語を含む30言語では、各単語を発音エンジンespeak-ngに通し、母音音素または音節主音の子音を1音節として数える。
- クロアチア語、セルビア語、ボスニア語、マケドニア語、チェコ語、スロバキア語は、音節主音のrとlを含む文字規則で数える（Hrvatskaは3音節）。タガログ語は母音字を数える。
- 中国語は漢字1字で1音節、韓国語はハングル1ブロックで1音節、ベトナム語は表記上の1音節で1音節。
- 日本語はpykakasiでかなに変換し、音節とモーラの両方で数える。
- タイ語はPyThaiNLPの辞書ベースの音節分割を使う。わずかに少なめに出る。
- アラビア語とヘブライ語は短母音を書かないので、文字数と単語数から推定する。各25文を手で数えて係数を合わせた（1文あたり約9%と12%の誤差、全体では1%未満）。
数字を含む文は除いた。数の読み方が言語ごとに違うからだ。12言語のランダムな102文では、自動カウントと手作業のカウントが98文で完全一致し、合計も同じだった（どちらも1,267音節）。手作業のカウントは自動カウントを見ながら行ったので、これは検算であってブラインドテストではない。アラビア語、ヘブライ語、ペルシャ語、タイ語は推定値として印を付けている。
書き起こし
書き起こしは3つのエンジンによる機械生成だ。同じチャンネルのクリップで比べると、1つのエンジンは他より1秒あたり約0.18音節（3%）高い値を出す。中国語、アラビア語、ヒンディー語では、あるエンジンが明らかに単語を取りこぼしていたので、その言語ではそのエンジンのクリップを除いた。中国語は単一エンジンの293本で測定している。
休止
平均ラン長と発声比率には各単語の終了時刻が必要で、3つのうち2つのエンジンが同じ方法で推定している。この2つのエンジンのクリップだけを使い、単語が文字や文字の塊である言語とのあいだでは比較しない。
このサンプルが表していないもの
カタログは語学学習者向けに選ばれている。短くて発話が明瞭で、幅広く受けるクリップに偏る。コント、vlog、料理、解説などだ。人々の話し方のランダムサンプルではない。単位は話者ではなくクリップだ。書き起こしが話者を確実に分けられないためである。音節はテキストから数えるので、速い話者が飲み込んだ音節が書き起こしに残っていれば、それも数えてしまう。速いクリップはわずかに過大評価されているかもしれない。CEFRレベルは、モデルが書き起こしを読んで付けたものだ。
このデータを使う
このページのグラフと数値は、記事、教材、研究で自由に再利用してかまわない。出典としてこのページへのリンクをお願いしたい。
| # | 言語 | 音節/秒 | クリップの真ん中半分 | 単語/分 | 1単語あたり音節 | クリップ | 時間 | チャンネル | 測定数 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | タミル語 | 6.20 | 5.35〜7.18 | 137 | 2.65 | 1,619 | 45 | 257 | 219 |
| 2 | 日本語 | 6.19 | 5.17〜7.43 | 224 | 1.71 | 2,837 | 150 | 868 | 441 |
| 3 | トルコ語 | 6.14 | 5.16〜7.10 | 161 | 2.29 | 3,849 | 144 | 1,011 | 376 |
| 4 | ポルトガル語 | 6.02 | 5.12〜6.86 | 202 | 1.81 | 14,642 | 652 | 2,278 | 435 |
| 5 | イタリア語 | 6.00 | 5.39〜6.59 | 186 | 1.91 | 9,180 | 294 | 1,226 | 631 |
| 6 | ギリシャ語 | 5.99 | 5.25〜6.60 | 178 | 2.01 | 3,770 | 124 | 484 | 237 |
| 7 | テルグ語 | 5.99 | 5.38〜6.58 | 140 | 2.62 | 2,390 | 85 | 640 | 177 |
| 8 | スペイン語 | 5.92 | 5.17〜6.55 | 196 | 1.76 | 30,969 | 1,501 | 3,111 | 1,467 |
| 9 | ロシア語 | 5.90 | 4.93〜6.77 | 175 | 2.02 | 3,611 | 83 | 984 | 350 |
| 10 | マレー語 | 5.77 | 5.11〜6.30 | 152 | 2.10 | 1,570 | 55 | 343 | 211 |
| 11 | カンナダ語 | 5.74 | 5.08〜6.32 | 122 | 2.74 | 1,668 | 74 | 508 | 216 |
| 12 | フィンランド語 | 5.65 | 4.89〜6.28 | 154 | 2.16 | 3,550 | 106 | 349 | 247 |
| 13 | アラビア語 * | 5.63 | 4.75〜6.52 | 158 | 2.14 | 26,232 | 778 | 3,206 | 1,350 |
| 14 | インドネシア語 | 5.62 | 4.81〜6.39 | 153 | 2.17 | 4,249 | 131 | 1,465 | 479 |
| 15 | マケドニア語 | 5.60 | 4.73〜6.06 | 162 | 2.03 | 369 | 13 | 75 | 80 |
| 16 | 韓国語 | 5.56 | 4.70〜6.40 | 132 | 2.51 | 10,246 | 730 | 2,558 | 650 |
| 17 | ルーマニア語 | 5.41 | 4.82〜6.06 | 195 | 1.60 | 3,898 | 176 | 606 | 465 |
| 18 | ボスニア語 | 5.40 | 4.78〜5.90 | 159 | 1.98 | 200 | 12 | 63 | 94 |
| 19 | クロアチア語 | 5.40 | 4.91〜6.07 | 166 | 1.92 | 1,319 | 44 | 326 | 147 |
| 20 | マラーティー語 | 5.36 | 4.79〜5.92 | 149 | 2.12 | 2,066 | 74 | 446 | 201 |
| 21 | セルビア語 | 5.36 | 4.79〜5.84 | 170 | 1.89 | 2,267 | 80 | 256 | 209 |
| 22 | ハンガリー語 | 5.35 | 4.72〜6.04 | 155 | 2.02 | 6,680 | 435 | 1,369 | 394 |
| 23 | カタルーニャ語 | 5.28 | 4.52〜5.78 | 181 | 1.68 | 200 | 9 | 59 | 81 |
| 24 | チェコ語 | 5.28 | 4.62〜5.93 | 171 | 1.79 | 2,611 | 96 | 337 | 248 |
| 25 | ブルガリア語 | 5.26 | 4.64〜5.80 | 155 | 2.02 | 1,564 | 93 | 296 | 254 |
| 26 | デンマーク語 | 5.25 | 4.65〜5.95 | 214 | 1.47 | 1,250 | 78 | 205 | 162 |
| 27 | ベンガル語 | 5.21 | 4.42〜5.87 | 141 | 2.17 | 2,711 | 236 | 1,276 | 435 |
| 28 | ポーランド語 | 5.21 | 4.62〜5.84 | 181 | 1.75 | 4,129 | 165 | 882 | 288 |
| 29 | スロバキア語 | 5.21 | 4.39〜5.73 | 173 | 1.76 | 974 | 39 | 135 | 170 |
| 30 | フランス語 | 5.12 | 4.59〜5.82 | 214 | 1.41 | 6,897 | 322 | 1,194 | 621 |
| 31 | ウクライナ語 | 5.10 | 4.41〜5.78 | 143 | 2.12 | 1,312 | 67 | 228 | 248 |
| 32 | ヘブライ語 * | 5.07 | 4.33〜5.86 | 155 | 1.97 | 5,596 | 211 | 732 | 292 |
| 33 | 中国語（標準） | 5.05 | 4.74〜5.54 | 303 | 1.00 | 7,146 | 340 | 1,381 | 293 |
| 34 | オランダ語 | 5.03 | 4.49〜5.58 | 214 | 1.39 | 7,201 | 281 | 712 | 496 |
| 35 | ペルシャ語 * | 4.99 | 4.43〜5.29 | 156 | 1.93 | 748 | 29 | 167 | 105 |
| 36 | ヒンディー語 | 4.81 | 4.05〜5.48 | 175 | 1.61 | 2,690 | 142 | 1,080 | 302 |
| 37 | ノルウェー語 | 4.78 | 4.27〜5.45 | 199 | 1.46 | 522 | 20 | 120 | 121 |
| 38 | ドイツ語 | 4.76 | 4.13〜5.44 | 179 | 1.55 | 12,865 | 670 | 2,285 | 875 |
| 39 | スウェーデン語 | 4.75 | 4.26〜5.20 | 196 | 1.45 | 3,061 | 141 | 436 | 358 |
| 40 | タガログ語 | 4.75 | 4.29〜5.23 | 148 | 1.92 | 1,225 | 43 | 471 | 335 |
| 41 | ベラルーシ語 | 4.73 | 3.48〜5.41 | 131 | 2.08 | 157 | 5 | 78 | 93 |
| 42 | 英語 | 4.70 | 4.21〜5.16 | 210 | 1.31 | 28,732 | 1,002 | 6,201 | 1,060 |
| 43 | タイ語 * | 4.59 | 4.12〜5.11 | 232 | 1.19 | 983 | 51 | 285 | 119 |
| 44 | ベトナム語 | 4.22 | 3.80〜4.79 | 253 | 1.00 | 999 | 23 | 332 | 261 |
音節/秒：中央値のクリップ、発話1秒あたりの音節数。クリップの真ん中半分：25〜75パーセンタイル。単語/分：中央値のクリップ。「単語」は書き起こしが区切った単位（中国語は1文字）なので、この列は言語間で比較できない。クリップ、時間、チャンネル：カタログ内のネイティブクリップ。測定数：話速を計算したサンプルのクリップ数。* 音節数は推定（アラビア語とヘブライ語は文字からの式、ペルシャ語とタイ語はわずかな少なめのずれが既知）。
参考文献
- 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, 全文無料
- 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, オープンアーカイブ版
- ツール：espeak-ng 1.52、pykakasi、PyThaiNLP。
次の記事
ネイティブ動画を理解するには何語必要か
英語の頻出5,000語を知っていれば、典型的なネイティブ動画の95.6%は知っている単語になる。スペイン語で95%に届くには約6,800語、23言語のうち13言語では10,000語でも足りない。35,615本のネイティブ動画を、言語別・レベル別に集計した。
初心者のための理解可能なインプット
理解可能なインプットは、話の中身を追えるようになって初めて効きはじめる。Christian Lauerが、そこへ最短で届く方法と、届いたかどうかの見分け方を語る。
頭の中の翻訳をやめるには：話す前に「聞いて分かる」を育てる
頭の中で翻訳しなくなるのは、理解できる言葉を大量に浴びて、脳が翻訳を必要としなくなったとき。コツや根性ではなく、量がすべて。だいたい分かる本物の話し言葉を何時間も聞くうちに、母語を経由せずに音から意味へ直行する道ができる。