ネイティブはどれくらい速く話す？ 44言語の話速を測った

ネイティブが作った短い動画では、いちばん速い言語は毎秒約6音節で進む。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）はほとんど差がなく、順位は誤差の範囲内だ。いちばん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）。つまり中央値で見ると、スペイン語のクリップは英語のクリップより毎秒の音節数が約25%多い。

測定に使ったのは、44言語のネイティブYouTubeクリップ16,293本。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。公表されている話速データの多くは、実験室で文を読み上げた音声にもとづく。こちらはvlog、コント、料理、解説、ニュースなど、学習者が実際に出会う話し方だ。

44言語の話す速さ

母語話者のYouTube動画、2026年9月

指標

1秒あたりの音節数1分あたりの語数

並び順

速い順アルファベット順2011年の実験値を表示

1秒あたりの音節数（中央値）

中央値の動画中間50％の動画音節数の推定値

タミル語

1秒あたりの音節数6.20

1分あたりの語数137

1語あたりの音節数2.65

各バーはその言語の中央値の動画、そこを貫く線は中間50％の範囲です。1秒あたりの音節数は言語間で比較できますが、1分あたりの語数は比較できません。中国語の書き起こしは1文字を1語と数え、タミル語や韓国語の1語は複数の要素を含むことが多いからです。計測には文中の短いポーズは含み、文と文の間は含みません。言語をタップするとサンプル数が見られます。

9言語が首位を分け合う

グラフの各バーは、その言語のクリップの中央値だ。中を通る細い線は、25パーセンタイルから75パーセンタイルまで、つまり真ん中の半分を示す。言語をタップまたはホバーするとサンプル数が出る。

上位9言語は毎秒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%信頼区間で6.04から6.49、スペイン語は5.82から6.02。だからグラフの上側は「表彰台」ではなく「速いグループ」として読んでほしい。下側も同じで、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の間にあり、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、ほとんど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（毎秒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、誰が話しているかのほうが効く。

日本語には注釈がいる。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。「東京」は2音節（とー・きょー）だが4モーラ（と・お・きょ・お）だ。ここでは後述の実験室研究に合わせ、他の言語と比べられるように音節で数えた。モーラで数えると、日本語のクリップの中央値は毎秒7.45、真ん中の半分は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。関西弁で遅刻の言い訳をする生徒の場面で、毎秒7.84音節。下の7秒間に6つのセリフが入っている。

YouTube0:03〜0:10

スマート字幕単語ごとに英語で表示

西崎と喧嘩してました。

0:02 / 0:54

関西弁らくらく理解

Reelangでこの動画を使って学ぶ

「1分あたりの単語数」は逆の結果を出す

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words per minuteに切り替えると、順位はほぼひっくり返る。中国語（普通話）、ベトナム語、タイ語が303、253、232で上位に来る。カンナダ語（122）、韓国語（132）、タミル語（137）、テルグ語（140）は下に落ちる。44言語での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。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音節だ。韓国語の「単語」はスペースとスペースの間すべてで、たいてい語＋助詞。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ことが多い。そのため英語の単語の中央値は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分に210語、タミル語話者は137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本を比べるなら問題ない。言語間では、ほぼ単語の長さを測っているだけだ。

音節はいちばん共通の単位に近いが、どこ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毎秒の音節数が多い、と報告している。日本語とスペイン語は速くて1音節あたりの情報量が少なく、ベトナム語と中国語は遅くて多い。その後の17言語の研究では、毎秒あたりの情報量はどの言語でも似た値、おおよそ毎秒39ビットに落ち着くとされた（Coupé et al., 2019）。今回のランキングもこの形に合う。日本語が上位、ベトナム語が最下位、中国語は下半分だ。

実験室の数字と比べる

Pellegrino、Coupé、Marsicoは7言語59人の話者を録音した。各自が同じ20本の短い文章を自分の言語の訳で読み上げ、ベトナム語訳を基準に使った。150 msを超える無音をすべて取り除いたうえで、毎秒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入っている。

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はずだ。実験室は150 msを超える休止をすべて除いた。こちらは文と文の間だけを飛ばすので、文の中の短い休止、「えーと」、落ちの前の息継ぎは発話時間に数えられる。実際の話し方にはそれがとても多い。

いちばん差が大きいのはフランス語だ。実験室は「丁寧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つうに言うとおりに数える。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。そのクリップは1つの書き起こしエンジンだけから来ており（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。ただしそれで説明できるのは差の一部で、残りについてうまい説明は持っていない。

初級クリップは遅い。そこから先は速さが変わらない

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、人のレビューで直されることもある。モデルはタイミングを一切見ないので、レベルと速さは別々の測定値だ。

レベル別の話す速さ

1秒あたりの音節数、クリップの中央値

言語アラビア語ベラルーシ語ブルガリア語ベンガル語ボスニア語カタルーニャ語チェコ語デンマーク語ドイツ語ギリシャ語英語スペイン語ペルシア語フィンランド語フランス語ヘブライ語ヒンディー語クロアチア語ハンガリー語インドネシア語イタリア語日本語カンナダ語韓国語マケドニア語マラーティー語マレー語オランダ語ノルウェー語ポーランド語ポルトガル語ルーマニア語ロシア語スロバキア語セルビア語スウェーデン語タミル語テルグ語タイ語タガログ語トルコ語ウクライナ語ベトナム語中国語（標準語）

90%B1の速さに対するA1の割合

1.7%A2・B1・B2・C1のうち最速と最遅の差

A15.27

A25.87

B15.88

B25.97

C15.93

02468

中央値のクリップクリップの中間半分全レベル合計

レベルは文字起こしを読むモデルが判定し、人によるチェックが入る場合もあります。モデルはタイミングを見ないため、レベルと速さは別々に測っています。レベルは、そのクリップが20件以上測定された場合に表示されます。ポーズ間の語数は、250ミリ秒以上の無音をはさまずに話された語数を数えたものです。

A1と判定されたクリップは明らかに遅い。A1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までは、速さはほとんど変わらない。言語をまたいで見ると、4レベルの最速と最遅の差はレベル中央値の11%というのが中央値だ。スペイン語では1.7%で、A2が毎秒5.87音節、B1が5.88、B2が5.97、C1が5.93。ドイツ語では3%、英語では3.7%。C1がB1より確実に速い、ということもない。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・ロシア語でははっきり遅い（4.89対5.34、6.16対6.85、4.99対6.07）。C1のクリップにはニュース、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、レベルが高いのは語彙と文法が難しいからで、話が速いからではない。下の2本のスペイン語クリップがその差を見せてくれる。まずコロンビアのA1クリップ。短いセリフ、その間の休止、下の部分は毎秒4.73音節。次はデザートをめぐって言い合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。単語をどれだけ速く言うか、そしてどれくらい頻繁に止まるか。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。平均発話連続長は、休止と休止の間にある単語数の平均で、休止は250 ms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)でいちばん良く機能したしきい値）。発声比率は、実際に話している時間の割合だ。

同じ言語の中では、速いクリップほど連続が長い。クリップの毎秒音節数と平均発話連続長の順位相関は0.82（34言語の中央値）、発声比率とは0.66。これは測り方に組み込まれた部分もある。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。

初級クリップの違いがいちばん出るのは、この休止だ。スペイン語のA1クリップは音節で見るとB1より10%遅いだけだが、連続はずっと短い。休止と休止の間がA1で5.6語、B1で9.6語。英語では4.0対10.8、ドイツ語では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%。学習者にとって、その沈黙は今言われたことを処理する時間になる。

言語間ではこの数値は比べにくい。単語の長さが言語によって違うからだ。ギリシャ語（連続あたり6.6語）とトルコ語（6.9）は長い単語の短い連続、オランダ語（10.4）とフランス語（9.9）は短い単語の長い連続。1語あたりの音節数を掛けると、4言語とも連続あたりおよそ13から16音節になる。

方言：差は本物だが、評判ほどではない

測定できたクリップが60本以上ある方言は、別に集計した。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調整してある。A1クリップが多い方言が、それだけで遅く見えないようにするためだ。下から好きな2つを選んでほしい。

2つの言語・方言を比べる

1秒あたりの音節数、クリップの中央値

1つ目アラビア語アルジェリア・アラビア語エジプト・アラビア語湾岸アラビア語イラク・アラビア語レバント・アラビア語リビア・アラビア語現代標準アラビア語モロッコ・アラビア語スーダン・アラビア語チュニジア・アラビア語イエメン・アラビア語ベラルーシ語ブルガリア語標準ブルガリア語ベンガル語バングラデシュのベンガル語インドのベンガル語ボスニア語ボスニア語カタルーニャ語チェコ語標準チェコ語デンマーク語標準デンマーク語ドイツ語オーストリア・ドイツ語バイエルン方言標準ドイツ語シュヴァーベン方言スイス・ドイツ語ギリシャ語標準ギリシャ語英語アフリカ系アメリカ英語アメリカ英語オーストラリア英語イギリス英語カナダ英語ナイジェリア英語スペイン語アンデス・スペイン語カリブ・スペイン語コロンビア・スペイン語中立的な中南米スペイン語メキシコ・スペイン語スペインのスペイン語リオプラテンセ・スペイン語ベネズエラ・スペイン語ペルシア語イランのペルシア語フィンランド語標準フィンランド語フランス語ケベック・フランス語フランスのフランス語ヘブライ語標準ヘブライ語ヒンディー語ヒングリッシュ標準ヒンディー語クロアチア語ハンガリー語標準ハンガリー語インドネシア語ジャカルタ口語インドネシア語標準インドネシア語イタリア語ローマ方言標準イタリア語日本語関西方言標準日本語カンナダ語標準カンナダ語韓国語慶尚道方言標準韓国語マケドニア語マラーティー語マレー語標準マレー語オランダ語フラマン語オランダのオランダ語ノルウェー語ポーランド語標準ポーランド語ポルトガル語ブラジル・ポルトガル語ヨーロッパ・ポルトガル語ブラジル北東部のポルトガル語ルーマニア語モルドバのルーマニア語標準ルーマニア語トランシルヴァニア方言ロシア語標準ロシア語スロバキア語標準スロバキア語セルビア語標準セルビア語スウェーデン語スコーネ方言標準スウェーデン語タミル語標準タミル語テルグ語タイ語標準タイ語タガログ語バタンガス・タガログ語標準フィリピノ語トルコ語標準トルコ語ウクライナ語標準ウクライナ語スルジクベトナム語北部ベトナム語南部ベトナム語中国語（普通話）大陸の普通話台湾華語2つ目アラビア語アルジェリア・アラビア語エジプト・アラビア語湾岸アラビア語イラク・アラビア語レバント・アラビア語リビア・アラビア語現代標準アラビア語モロッコ・アラビア語スーダン・アラビア語チュニジア・アラビア語イエメン・アラビア語ベラルーシ語ブルガリア語標準ブルガリア語ベンガル語バングラデシュのベンガル語インドのベンガル語ボスニア語ボスニア語カタルーニャ語チェコ語標準チェコ語デンマーク語標準デンマーク語ドイツ語オーストリア・ドイツ語バイエルン方言標準ドイツ語シュヴァーベン方言スイス・ドイツ語ギリシャ語標準ギリシャ語英語アフリカ系アメリカ英語アメリカ英語オーストラリア英語イギリス英語カナダ英語ナイジェリア英語スペイン語アンデス・スペイン語カリブ・スペイン語コロンビア・スペイン語中立的な中南米スペイン語メキシコ・スペイン語スペインのスペイン語リオプラテンセ・スペイン語ベネズエラ・スペイン語ペルシア語イランのペルシア語フィンランド語標準フィンランド語フランス語ケベック・フランス語フランスのフランス語ヘブライ語標準ヘブライ語ヒンディー語ヒングリッシュ標準ヒンディー語クロアチア語ハンガリー語標準ハンガリー語インドネシア語ジャカルタ口語インドネシア語標準インドネシア語イタリア語ローマ方言標準イタリア語日本語関西方言標準日本語カンナダ語標準カンナダ語韓国語慶尚道方言標準韓国語マケドニア語マラーティー語マレー語標準マレー語オランダ語フラマン語オランダのオランダ語ノルウェー語ポーランド語標準ポーランド語ポルトガル語ブラジル・ポルトガル語ヨーロッパ・ポルトガル語ブラジル北東部のポルトガル語ルーマニア語モルドバのルーマニア語標準ルーマニア語トランシルヴァニア方言ロシア語標準ロシア語スロバキア語標準スロバキア語セルビア語標準セルビア語スウェーデン語スコーネ方言標準スウェーデン語タミル語標準タミル語テルグ語タイ語標準タイ語タガログ語バタンガス・タガログ語標準フィリピノ語トルコ語標準トルコ語ウクライナ語標準ウクライナ語スルジクベトナム語北部ベトナム語南部ベトナム語中国語（普通話）大陸の普通話台湾華語

スペインのスペイン語6.051秒あたりの音節数

メキシコ・スペイン語5.751秒あたりの音節数

95%信頼区間が重なっているので、これほど小さい差は偶然かもしれない。

10秒の発話に含まれる音節数

スペインのスペイン語

メキシコ・スペイン語

点1つが1音節。方言の数値は言語全体のレベル構成に合わせて調整しているので、初級クリップが多い方言が그のために遅く見えることはない。1分あたりの語数は同じ言語の中でのみ比較できる。アラビア語、ヘブライ語、ペルシア語、タイ語の数値は推定値。

スペイン語

スペインのクリップ（毎秒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れがまったく出ない。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毎秒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言われるが、毎秒の音節数ではこちらが遅い。その評判はおそらく音から来ている。ヨーロッパの話者は強勢のない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。こちらは書かれた単語から数えるので、その母音も数えてしまう。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小さく（80本）、信頼区間はブラジルのものと重なる。

下の2本のナレーション、1本はスマホの保護フィルムの貼り方、もう1本はレシピで、こちらの数え方では速さが近い。ブラジル側が毎秒6.12音節、ヨーロッパ側が6.39。それぞれで母音がどれだけ聞こえるかに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、ケベックのクリップは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に合う（標準語の6.16に対して6.28）。ただし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のクリップが付けられているレベルから来ていて、方言のせいではない。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

いちばん速いのはエジプト方言で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（5.37）。いちばん遅いのはチュニジアで4.66。アラビア語の音節数は推定値だ。短母音が書かれないため（方法の節を参照）、人の検証が必要だった。

ドイツ語

標準ドイツ語は5.00、シュヴァーベンは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。

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それより遅く4.30。中国本土の普通話は5.27、台湾の華語は4.80で、こちらは台湾のクリップ65本という小さめのサンプルだ。

言語を学ぶ人にとっての意味

言語間の差は本物だが、それほど大きくない。スペイン語の学習者と英語の学習者が向き合う話速は、毎秒の音節数で約25%違う。そしてどちらの言語でも、真ん中の半分の幅はそれより広い。はるかに大きく変わるのは、初級教材からそれ以外へ移るときだ。A1を抜けたら、レベルを下げてもクリップは遅くならない。A2のクリップはC1のクリップとだいたい同じ速さだ。現実的な進み方は、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「人が遅く話すレベル」を待たずに、テーマと話し手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。もう半分は語彙と文法で、それはネイティブ動画を理解するのに必要な単語数で測った。そしてChristian Lauerの初心者向けガイドは、基本的な理解に届くまでの最初の数か月を扱っている。

測定方法

クリップについて

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グループにつき最大60本を、固定ハッシュで選んだので、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。歌は人によるデータラベリングにもとづき除外し（抽出分1,617本）、1チャンネルが1グループに提供できるのは3本までとした。そのうえで各クリップに、カタログ内のグループの大きさで重みを付けた。数字がサンプルではなくカタログを表すようにするためだ。すべての数値は重み付き中央値で、「真ん中の半分」は25・75パーセンタイル。信頼区間は300回のブートストラップ再標本から求めた。

ランキングに入る言語

言語はカタログ内に最低150本のクリップと40チャンネル、そしてすべてのフィルタ後に最低75本が残ることが条件。44言語が通過した。エスペラントは数字の条件を満たすが、ネイティブ話者がほとんどいないため除外した。方言はカタログ内に最低100本と20チャンネル、測定済み60本が条件。

毎秒の音節数

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、最後の単語を除くすべての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に出る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、全文の音節数と区間を合算する。クリップには最低5文の使える文と10秒の発話が必要だ。区間には文中の短い休止は含み、文と文の間は含まない。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、その単語がふつうに発音されるとおりに数えた。

• 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文字、韓国語はハングル1ブロック、ベトナム語は表記上の1音節を1音節とする。
• 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。これはやや少なめに数える。
• 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文を手で数えて当てはめた式を使った（1文あたり約9%と12%の誤差、全体では1%未満）。人の検証を通したセットで行った。
• 数字を含む文は除外した。数の読み方が言語ごとに違うからだ。12言語の無作為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が見える状態で行ったので、これは確認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ある。

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毎秒約0.18音節（3%）高い値を出す。データの一部はReelangのプラットフォーム上で学習者により人手検証されており（4.3%）、残りは自動音声認識にもとづく。中国語は単一エンジンの293本で測定している。

休止

平均発話連続長と発声比率には各単語の終了時刻が必要で、発話パターン解析エンジンのうち2つが同じ方法で推定している。これらの指標ではその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まとまりである言語との比較はしていない。

このサンプルでないもの

カタログは語学学習者向けに選ばれている。短く、発話が明瞭で、幅広く受ける内容、つまりコント、vlog、料理、解説に偏っている。人の話し方の無作為標本ではない。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からだ。音節はテキストから数えるので、速い話者が音節を飲み込んでも書き起こしに残っていればそれを数えてしまい、速いクリップは少し高めに出る可能性がある。CEFRレベルは、モデルが書き起こしを読んだ判定だ。

このデータの利用について

このページの図表と数値は、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にリンクしてほしい。

音節/秒：クリップの中央値、発話1秒あたりの音節数。真ん中の半分：25〜75パーセンタイル。語/分：クリップの中央値で、「単語」は書き起こしが区切ったもの（中国語では1文字）。したがって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。* 音節数が推定（アラビア語とヘブライ語は文字ベースの式、ペルシャ語とタイ語はわずかに少なめに出ることが分かっている）。

出典

• 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。