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、最も速い言語は毎秒およそ6音節で話されている。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、順位は誤差の範囲内だ。最も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、英語の中央値より毎秒の音節数が約4分の1多い。

測定したのは、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本のネイティブのYouTubeクリップだ。公開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種類の話し方だ。

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。

上位9言語はほぼ横一線

グラフの各バーは、その言語の中央値のクリップを示す。バーを貫く細い線は、25パーセンタイルから75パーセンタイルまで、つまりクリップの中央半分の範囲だ。言語をタップするかカーソルを合わせると、サンプル数が見える。

上位9言語は毎秒0.3音節の中に収まり、信頼区間も重なっている。タミル語の中央値は95%の信頼度で6.04から6.49のどこか、スペイン語は5.82から6.02だ。だからグラフの上の方は、表彰台ではなく「速いグループ」として読んでほしい。下の方も同じで、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続く。

一つの言語の中でのばらつきは、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方が効いてくる。

日本語には注釈が要る。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。ここでは他の言語と比べられるように、後述の実験研究と同じく音節で数えた。モーラで数えると、日本語の中央値のクリップは毎秒7.45モーラ、中央半分は6.04から8.95になる。

次の高校生コントは日本語の中でも速い方だ。遅刻の言い訳をする生徒を関西弁で演じていて、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。 

下線つきの単語は、よく使われる上位2,000語です。実線は上位500語、破線は上位1,000語、点線は上位2,000語。

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分あたりの語数」は話を逆さまにする

速さを語るときに一番よく使われるのは、1分あたりの語数（wpm）だ。上のグラフをwpmに切り替えると、順位はほぼひっくり返る。中国語、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言語全体で、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、「語」が言語ごとに別のものだからだ。中国語の書き起こしでは1文字が1語として数えられ、1文字は1音節。韓国語の「語」はスペースで区切られたまとまりで、たいてい単語と助詞の組み合わせになる。タミル語やトルコ語の語は、しばしば複数の語尾を抱えている。だから英語の語の中央値は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毎分210語、タミル語話者は137語だが、音節数ではタミル語話者の方が多い。wpmは同じ言語の2本を比べるには使える。言語間では、ほぼ語の長さを測っているだけだ。

音節は共通単位に一番近いが、それでも意味の量が同じわけではない。よく知られた実験研究Pellegrino, Coupé and Marsico（2011）は、1音節に入る情報が少ない言語ほど、毎秒の音節数が多くなることを示した。日本語とスペイン語は速くて1音節あたりの情報が少なく、ベトナム語と中国語は遅くて多い。後の17言語の研究では、毎秒の情報量はどの言語でも似た値、およそ39ビット毎秒になると報告されている（Coupé et al., 2019）。今回の順位もその型に合う。日本語が上位、ベトナム語が最下位、中国語は下半分だ。

実験室の値との比較

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、毎秒の音節数を測っている。その表にある8言語はすべて今回のデータにもある。

動画は実験室の値の71%から86%にあたり、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。差の多くは、時計の回し方から来ているはずだ。実験室では150msを超える休止をすべて除いた。こちらは文と文の間しか飛ばさないので、文の中の短い休止、「えーと」、オチの前の一息も発話時間に数えられる。実際の話し方には、それがたくさんある。

差が一番大きいのはフランス語だ。実験室では「丁寧な発話で発音されるとおり」に音節を数えていて、フランス語では日常会話で落ちるeが残る場合がある。こちらはフランス語話者がふだん言うとおりに数える。petiteは3音節ではなく2音節だ。もう一つの外れ値は中国語。そのクリップは単一の書き起こしエンジンから来ており（方法の項を参照）、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だけで、残りについては納得のいく説明がない。

初級クリップは遅い。そこから先は速さが変わらない

カタログの全クリップには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付け、人の確認で修正されることもある。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。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。各言語で、4つのレベルの最速と最遅の差は、レベル中央値の11%というのが中央的な値だ。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・ロシア語でははっきり遅い（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＝語と文法が難しい、であって、速いという意味ではない。次のスペイン語の2本がその差を見せてくれる。まずA1判定のコロンビアのクリップ。短いセリフ、その間の休止、下の部分で毎秒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。語がやさしいのでA2判定だが、7.69だ。

速い話者は休まない

速さには2つの要素がある。語をどれだけ速く言うかと、どれだけ頻繁に止まるかだ。2つ目は、書き起こしの語のタイミングから2つの数値で測った。平均ラン長は、休止と休止の間にある語数の平均で、休止は250ms以上の無音とした（第二言語の流暢さを調べたDe Jong and Bosker（2013）で最もうまく機能した閾値）。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、速いクリップほどラン長が長い。クリップの毎秒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。これは指標の作り方にもともと含まれる関係でもある。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最も出るのは、この休止だ。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は休止と休止の間が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%話している。学習者にとって、その沈黙が今聞いた内容を処理する時間になる。

言語間では、これらの数値は比べにくい。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）は長い語の短いラン、オランダ語（10.4）とフランス語（9.9）は短い語の長いランだ。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、でも評判ほどではない

測定クリップが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そろえてある。A1の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。wpmではこの差はまったく見えない。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いう評判があるが、毎秒の音節数ではここでは遅い方だ。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、語が圧縮されて聞こえる。こちらの数え方は書かれた語にもとづくので、その母音も数えてしまう。むしろそのぶん、ヨーロッパのポルトガル語は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と重なる。

次の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近い速さだ。ブラジル側が毎秒6.12音節、ヨーロッパ側が6.39。それぞれ母音がいくつ聞こえるか、耳をすませてほしい。

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。生の数字は一致するように見えるが（標準語の6.16に対して6.28）、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が付けられ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

エジプト方言が最速で6.12、続いてモロッコ（5.68）、現代標準アラビア語（5.56）、レバント（5.53）、湾岸（5.37）。最も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で（方法の項を参照）、人による検証が必要だった。

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やや遅く4.30。大陸の中国語は5.27、台湾華語は4.80で、こちらは65本と少なめのサンプルだ。

言語を学ぶ人にとっての意味

言語間の差は本物だが、ほどほどだ。スペイン語学習者と英語学習者が向き合う音声は、毎秒の音節数で約4分の1違う。そしてどちらの言語でも、クリップの中央半分の幅はそれより大きい。はるかに大きく変わるのは、初級教材からその先へ進む一歩だ。A1を出てしまえば、レベルを下げてもクリップは遅くならない。A2はC1とだいたい同じ速さだ。現実的な進み方は、休止が長くセリフが短いクリップから始めて、あとはレベルではなくテーマと話者でクリップを選ぶこと。ゆっくり話してくれるレベルを待っても来ない。

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の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、語ごとに対応したものだ。速さは、聞き取りを難しくしている要素の半分でしかない。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、基本的な理解にたどり着くまでの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。公開中で、発話があり、ネイティブ向け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。ほぼすべてが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グループあたり最大60本、固定のハッシュで選んでいるのでサンプルは再構築できる。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いて除外し（抽出分で1,617本）、1チャンネルが1グループに寄与できるのは3本までとした。その後、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ので、数字はサンプルではなくカタログを表す。すべて重み付き中央値で、「中央半分」は25パーセンタイルから75パーセンタイルまで。信頼区間は300回のブートストラップ再抽出による。

順位に入る言語

言語はカタログに150本以上のクリップと40チャンネル以上、さらにフィルタ後に75本以上残ることが条件だ。44言語が通った。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。方言はカタログに100本以上のクリップと20チャンネル以上、測定クリップ60本以上が条件。

毎秒の音節数

各文について、最初の語が始まる時刻と最後の語が始まる時刻を取り、最後の語を除くすべての語の音節数をその時間幅で割る。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値になる。クリップごとに、全文の音節数と時間幅を合計する。クリップには使える文が5つ以上、発話10秒以上が必要。時間幅には文中の短い休止は含み、文と文の間は含まない。wpmも同じ時間幅を使う。

音節の数え方

音節はテキストから、その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、各語を発音エンジンespeak-ngに通し、母音音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文字に1音節、韓国語はハングル1ブロックに1音節、ベトナム語は表記上の1音節に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た。
• タイ語はPyThaiNLPの辞書ベースの音節分割を使ったが、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ため、文字数と語数から推定する式を使い、それぞれ手で数えた25文に合わせて調整した（1文あたり約9%と12%の誤差、全体では1%未満）。人の検証を経たデータセットで行っている。

数字を含む文は除外した。数の読み方は言語ごとに違うからだ。12言語の無作為な102文では、自動カウントが手作業の数と完全に一致したのが98文、合計も同じだった（どちらも1,267音節）。手作業は自動カウントが見える状態で行ったので、これはブラインドテストではなく確認だ。アラビア語、ヘブライ語、ペルシア語、タイ語は推定値として印を付けてある。

書き起こし

書き起こしは機械によるもので、3つのエンジンを使った。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0.18音節（3%）高い値を出す。一部のデータはReelangのプラットフォーム上で学習者によって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本で測定した。

休止

平均ラン長と発声比率には各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つが同じ方法でそれを推定している。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、語が文字または文字のかたまりである言語との間では比較しない。

このサンプルではないもの

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、幅広く楽しめるクリップに偏る。コント、vlog、料理、解説といったものだ。人々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離しないためである。音節はテキストから数えるので、速い話者が音節を飲み込んでも書き起こしに残っていればそのまま数えられ、速いクリップはやや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で判断したものだ。

このデータの利用について

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。

音節/秒：中央値のクリップの、発話1秒あたりの音節数。クリップの中央半分：25パーセンタイルから75パーセンタイルまで。語/分：中央値のクリップの値で、「語」は書き起こしが区切った単位（中国語では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のクリップ。測定本数：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、ペルシア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。