원어민이 만든 짧은 영상에서 가장 빠른 언어는 초당 약 6음절로 말한다. 타밀어(6.20), 일본어(6.19), 터키어(6.14), 포르투갈어(6.02), 이탈리아어(6.00), 그리스어(5.99), 텔루구어(5.99), 스페인어(5.92), 러시아어(5.90)는 서로 너무 가까워서 순위 차이가 오차 범위 안에 있다. 가장 느린 쪽은 베트남어(4.22), 태국어(4.59), 영어(4.70), 독일어(4.76)다. 즉 스페인어 중앙값 클립은 영어 중앙값 클립보다 초당 음절 수가 4분의 1쯤 많다.
나는 Reelang 카탈로그에 있는 230,754개 클립(9,850시간, 약 41,000개 채널) 중에서 뽑은 44개 언어 16,293개의 원어민 유튜브 클립으로 이 수치를 측정했다. 지금까지 발표된 발화 속도는 대부분 실험실에서 문장을 소리 내어 읽은 자료다. 반면 이 자료는 브이로그, 콩트, 요리, 설명 영상, 뉴스 클립이다. 학습자가 실제로 마주치는 말이다.
아홉 개 언어가 정상을 나눠 갖는다
차트의 막대 하나는 그 언어의 중앙값 클립이다. 막대를 가로지르는 가는 선은 클립의 가운데 절반, 즉 25번째부터 75번째 백분위수까지를 보여 준다. 언어를 누르거나 마우스를 올리면 표본 크기가 나온다.
상위 아홉 언어는 초당 0.3음절 안에 모여 있고, 신뢰 구간도 겹친다. 타밀어 중앙값은 95% 신뢰 수준에서 6.04와 6.49 사이, 스페인어는 5.82와 6.02 사이다. 그러니 차트 위쪽은 시상대가 아니라 ‘빠른 무리’로 읽는 게 맞다. 아래쪽도 비슷하다. 노르웨이어, 독일어, 스웨덴어, 타갈로그어, 벨라루스어, 영어가 모두 4.70에서 4.78 사이에 있고, 그 아래에 태국어와 베트남어가 있다.
한 언어 안의 편차가 대부분 언어 사이의 차이보다 크다. 영어의 75번째 백분위수 클립(초당 5.16음절)은 스페인어의 25번째 백분위수 클립(5.17)만큼 빠르다. 어떤 언어인지보다 누가 말하는지가 더 중요하다.
일본어에는 설명이 필요하다. 일본어 화자와 교사는 보통 음절이 아니라 모라로 센다. Tōkyō는 2음절(tō-kyō)이지만 4모라(to-o-kyo-o)다. 나는 아래에 나오는 실험실 연구와 같은 방식으로 음절을 셌다. 그래야 일본어를 다른 언어와 비교할 수 있다. 모라로 세면 일본어 중앙값 클립은 초당 7.45모라이고, 가운데 절반은 6.04에서 8.95다.
아래 고등학교 콩트는 일본어 중에서도 빠른 쪽이다. 학생이 간사이 사투리로 지각 변명을 늘어놓는데, 클립 속도는 초당 7.84음절이다. 아래 7초 안에 여섯 줄이 들어 있다.
분당 단어 수는 결과를 거꾸로 만든다
속도를 말할 때 가장 흔히 쓰는 단위는 분당 단어 수다. 위 차트를 분당 단어 수로 바꾸면 순위가 거의 뒤집힌다. 중국어, 베트남어, 태국어가 각각 303, 253, 232단어로 맨 위로 올라간다. 칸나다어(122), 한국어(132), 타밀어(137), 텔루구어(140)는 맨 아래로 떨어진다. 44개 언어에서 두 지표의 순위 상관은 -0.25다. 약간 음의 관계다.
이유는 ‘단어’가 언어마다 다른 것이기 때문이다. 중국어 전사에서는 글자 하나가 단어 하나로 세어지고, 글자 하나는 음절 하나다. 한국어의 ‘단어’는 띄어쓰기 사이의 모든 것, 보통 단어에 조사가 붙은 덩어리다. 타밀어나 터키어 단어는 어미를 여러 개 달고 있는 경우가 많다. 그래서 영어 중앙값 단어는 1.31음절이고 타밀어는 2.65음절이다. 이 클립들에서 영어 화자는 분당 210단어, 타밀어 화자는 137단어를 말하지만, 음절로는 타밀어 화자가 더 많이 말한다. 분당 단어 수는 같은 언어의 두 클립을 비교할 때는 쓸 만하다. 언어 사이에서는 단어가 얼마나 긴지를 재는 지표에 가깝다.
음절은 공통 단위에 가장 가깝지만, 그렇다고 어디서나 같은 양의 의미를 담지는 않는다. 잘 알려진 실험실 연구 Pellegrino, Coupé and Marsico (2011)는 음절 하나에 정보를 적게 담는 언어일수록 초당 음절 수가 많다는 것을 찾아냈다. 일본어와 스페인어는 빠르고 음절당 정보가 적었고, 베트남어와 중국어는 느리고 정보가 많았다. 이후 17개 언어를 다룬 연구에서는 초당 정보량이 언어마다 비슷하게, 약 39비트로 나왔다(Coupé et al., 2019). 내 순위도 이 패턴과 맞는다. 일본어가 맨 위, 베트남어가 맨 아래, 중국어는 하위 절반에 있다.
실험실 수치와 비교하면
Pellegrino, Coupé, Marsico는 7개 언어 화자 59명을 녹음했다. 각자 같은 짧은 글 20편을 자기 언어로 번역한 것을 읽었고, 베트남어 번역본을 기준으로 삼았다. 그들은 150ms가 넘는 침묵을 모두 제거한 뒤 초당 음절 수를 쟀다. 그 표에 있는 8개 언어는 모두 내 데이터에도 있다.
| 언어 | 실험실, 낭독 (2011) | 원어민 영상 (2026) | 영상 / 실험실 비율 |
|---|---|---|---|
| 일본어 | 7.84 | 6.19 | 79% |
| 스페인어 | 7.82 | 5.92 | 76% |
| 프랑스어 | 7.18 | 5.12 | 71% |
| 이탈리아어 | 6.99 | 6.00 | 86% |
| 영어 | 6.19 | 4.70 | 76% |
| 독일어 | 5.97 | 4.76 | 80% |
| 베트남어 | 5.22 | 4.22 | 81% |
| 중국어 | 5.18 | 5.05 | 97% |
영상은 실험실 수치의 71%에서 86% 수준이고, 중국어만 예외다. 순서는 비슷하다. 두 열의 순위 상관은 8개 언어에서 0.76이다. 차이의 대부분은 시간을 재는 방식에서 온 것으로 보인다. 실험실은 150ms가 넘는 멈춤을 모두 뺐다. 나는 문장과 문장 사이의 공백만 건너뛴다. 그래서 문장 안의 짧은 멈춤, ‘어…’ 같은 소리, 결정적인 한마디 전의 숨 고르기가 모두 발화 시간에 들어간다. 실제 말에는 그런 게 아주 많다.
프랑스어의 차이가 가장 크다. 실험실은 ‘또박또박 말할 때 발음되는 대로’ 음절을 셌는데, 프랑스어에서는 일상 발화가 생략하는 e를 일부 살리게 된다. 나는 프랑스어 화자가 실제로 말하는 대로 센다. petite는 3음절이 아니라 2음절이다. 중국어는 또 다른 예외다. 중국어 클립은 전사 엔진 한 종류에서만 나왔는데(방법 항목 참고), 이 엔진은 같은 채널에서 다른 엔진보다 약 3% 빠르게 읽는다. 그것으로는 차이의 일부만 설명되고, 나머지는 나도 마땅한 설명을 못 찾았다.
입문 클립은 느리고, 그다음부터는 속도가 변하지 않는다
카탈로그의 모든 클립에는 CEFR 레벨(A1부터 C2)이 붙어 있다. 모델이 전사를 읽고 레벨을 매기며, 사람 검수자가 고치기도 한다. 모델은 타이밍을 전혀 보지 않으므로 레벨과 속도는 서로 독립된 두 측정값이다.
A1로 매겨진 클립은 확실히 느리다. A1 클립이 충분한 17개 언어에서, A1 중앙값 클립은 B1 클립 속도의 71% 수준이다. 한국어 A1은 B1의 57%, 프랑스어는 65%, 영어는 74%, 스페인어는 90%다.
A2부터 C1까지는 속도가 거의 변하지 않는다. 언어 전체를 보면, 네 레벨 중 가장 빠른 것과 가장 느린 것의 차이는 레벨 중앙값의 11% 정도가 중간값이다. 스페인어는 1.7%다. A2 클립이 초당 5.87음절, B1이 5.88, B2가 5.97, C1이 5.93이다. 독일어는 3%, 영어는 3.7%다. C1이 B1보다 꼭 빠른 것도 아니다. 스페인어와 네덜란드어에서는 약간 빠르고(5.93 대 5.88, 5.27 대 5.15), 영어에서는 약간 느리며(4.60 대 4.75), 프랑스어, 일본어, 러시아어에서는 확실히 느리다(4.89 대 5.34, 6.16 대 6.85, 4.99 대 6.07). C1 클립에는 뉴스, 강연, 설명 영상이 많은데, 내용은 빽빽해도 말은 차분하다.
즉 A1 위로는 레벨이 높다고 말이 빨라지는 게 아니라, 단어와 문법이 어려워진다. 아래 스페인어 클립 두 개가 그 차이를 보여 준다. 먼저 A1로 매겨진 콜롬비아 클립이다. 짧은 문장과 그 사이의 멈춤, 아래 구간에서 초당 4.73음절이다. 다음은 디저트를 두고 다투는 리오플라텐세 커플이다. 단어가 쉬워서 A2로 매겨졌지만 속도는 7.69다.
빨리 말하는 사람은 덜 멈춘다
속도는 두 부분으로 이루어진다. 단어를 얼마나 빨리 말하는지, 그리고 얼마나 자주 멈추는지다. 두 번째 부분은 전사의 단어 타이밍에서 뽑은 두 수치로 쟀다. 평균 발화 구간 길이는 멈춤과 멈춤 사이의 평균 단어 수다. 여기서 멈춤은 250ms 이상의 침묵이며, 이는 제2언어 유창성 연구 De Jong and Bosker (2013)에서 가장 잘 작동한 기준이다. 발성 비율은 실제로 말하고 있는 시간의 비중이다.
같은 언어 안에서는 빠른 클립일수록 발화 구간이 길다. 클립의 초당 음절 수와 평균 발화 구간 길이의 순위 상관은 0.82(34개 언어의 중앙값), 발성 비율과는 0.66이다. 이 중 일부는 측정 방식 자체에서 비롯된다. 내 시간 계산에는 문장 안의 짧은 멈춤이 포함되기 때문이다. 그러니 ‘빠른 클립은 덜 멈춘다’는 단순한 서술로 읽으면 된다.
입문 클립이 가장 크게 다른 지점이 바로 멈춤이다. 스페인어 A1 클립은 음절 기준으로는 B1보다 10%만 느리지만, 발화 구간은 훨씬 짧다. A1은 멈춤 사이에 5.6단어, B1은 9.6단어다. 영어는 4.0 대 10.8, 독일어는 3.6 대 8.9다. 영어 A1 화자는 전체 시간의 41%를 말하고, B1 화자는 79%를 말한다. 학습자에게 그 침묵은 방금 들은 말을 처리할 시간이다.
언어 사이에서는 이 수치를 비교하기가 더 어렵다. 단어 길이가 언어마다 다르기 때문이다. 그리스어(구간당 6.6단어)와 터키어(6.9)는 긴 단어로 된 짧은 구간이고, 네덜란드어(10.4)와 프랑스어(9.9)는 짧은 단어로 된 긴 구간이다. 단어당 음절 수를 곱하면 네 언어 모두 구간당 대략 13~16음절이 된다.
방언: 차이는 실재하지만 소문보다는 작다
측정된 클립이 60개 이상인 방언은 따로 보고했다. 비교를 공정하게 하려고, 이 중앙값들은 언어 전체와 같은 레벨 구성으로 보정했다. A1 클립이 많은 방언이 그 이유만으로 느려 보이지 않게 하기 위해서다. 아래에서 둘을 골라 비교해 보자.
스페인어
스페인 클립(초당 6.05음절), 아르헨티나·우루과이의 리오플라텐세 클립(6.03), 콜롬비아 클립(6.03)은 멕시코 클립(5.75)과 안데스 클립(5.55)보다 빠르다. 분당 단어 수로는 이 차이가 전혀 보이지 않는다. 스페인, 리오플라텐세, 멕시코 클립이 모두 198이나 199단어다. 스페인과 멕시코의 신뢰 구간은 겨우 맞닿고, 리오플라텐세와 멕시코는 겹치지 않는다.
포르투갈어
브라질 포르투갈어는 초당 6.06음절, 유럽 포르투갈어는 5.56이다. 유럽 포르투갈어는 빠르고 알아듣기 어렵다는 평이 있지만, 초당 음절 수로는 여기서 더 느린 쪽이다. 그 평판은 소리에서 왔을 가능성이 크다. 유럽 화자는 강세 없는 모음을 줄이거나 떨어뜨리는 경우가 많아서 단어가 압축된 것처럼 들린다. 내 계산은 쓰인 단어를 기준으로 하므로 그 모음들도 그대로 센다. 오히려 그 때문에 유럽 포르투갈어가 실제보다 빠르게 나온다. 유럽 표본은 수도 적고(80개 클립), 신뢰 구간이 브라질 쪽과 겹친다.
아래 두 내레이션은 하나는 휴대폰 보호 필름 부착, 하나는 요리 영상인데 내 계산으로는 속도가 비슷하다. 브라질 구간은 초당 6.12음절, 유럽 구간은 6.39다. 각각에서 모음이 몇 개나 들리는지 들어 보자.
프랑스어
프랑스 클립은 5.29, 퀘벡 클립은 4.90이고 신뢰 구간은 겹치지 않는다.
일본어
간사이 말은 빠르다는 평이 있다. 원래 수치만 보면 그 말이 맞는 듯하다(표준 일본어 6.16에 비해 6.28). 하지만 레벨 구성을 맞추면 간사이는 6.13, 표준 일본어는 6.21로 나온다. 즉 원래의 차이는 간사이 클립에 매겨진 레벨에서 온 것이지 방언 때문이 아니다. 두 신뢰 구간도 넓다(5.776.81과 5.646.86).
아랍어
이집트 아랍어가 6.12로 가장 빠르고, 그다음이 모로코(5.68), 현대 표준 아랍어(5.56), 레반트(5.53), 걸프 아랍어(5.37)다. 튀니지가 4.66으로 가장 느리다. 아랍어 수치는 추정치다. 단모음을 표기하지 않기 때문이다(방법 항목 참고).
독일어
표준 독일어는 5.00, 슈바벤은 4.63, 오스트리아는 4.46, 바이에른은 4.41, 스위스 독일어는 3.98이다. 스위스 독일어 전사는 표준 독일어 철자로 쓰여 있어서, 내가 세는 것은 표준 독일어 단어의 음절이다.
영어와 중국어
미국, 영국, 호주, 캐나다 영어는 모두 4.69에서 4.75 사이다. 나이지리아 영어는 4.30으로 더 느리다. 중국 본토 중국어는 5.27, 대만 중국어는 4.80인데, 대만 쪽은 65개 클립으로 표본이 더 작다.
언어를 배우는 사람에게 이게 무슨 뜻일까
언어 사이의 차이는 실재하지만 크지 않다. 스페인어 학습자와 영어 학습자가 마주하는 말은 초당 음절 수로 약 4분의 1 차이이고, 두 언어 모두 클립의 가운데 절반이 그보다 넓게 퍼져 있다. 훨씬 크게 달라지는 것은 입문 자료에서 그 바깥으로 넘어가는 단계다. A1을 벗어나면 레벨이 낮다고 클립이 느려지지 않는다. A2 클립은 C1 클립만큼 빠르다. 현실적인 방법은 멈춤이 길고 문장이 짧은 클립으로 시작한 다음, 사람들이 더 느리게 말하는 레벨을 기다리지 말고 주제와 화자로 클립을 고르는 것이다.
직접 해 보고 싶다면 스페인어, 포르투갈어, 프랑스어, 영어, 일본어 페이지에서 레벨별 원어민 클립을 볼 수 있다. 이 페이지의 클립과 똑같이 단어별 자막이 붙어 있다. 속도는 듣기를 어렵게 만드는 요소의 절반이다. 나머지 절반은 어휘인데, 그건 원어민 영상을 이해하려면 단어가 몇 개 필요할까에서 측정했다. 그리고 Christian Lauer의 입문자를 위한 안내는 A1 클립이 꼭 필요한 초기 몇 달을 다룬다.
측정 방법
클립
모든 클립은 2026년 9월 29일 기준 Reelang 카탈로그에 있던 것이다. 공개되어 있고, 말이 들어 있고, 원어민 콘텐츠이며 어학 수업이 아니고, 더빙이 아니고, 한 가지 언어로 되어 있고, 사람 검수자가 사용 불가로 표시하지 않은 클립이다. 거의 전부 유튜브에서 왔다. 이 230,754개 클립에서 언어, 방언, CEFR 레벨로 층화 표본을 뽑았다. 그룹당 최대 60개이며, 고정된 해시로 골라 표본을 다시 만들 수 있다. 각 클립의 앞 30문장을 사용했다. 노래는 제외했고(표본 클립 1,617개), 한 채널이 한 그룹에 3개를 넘게 넣을 수 없게 했다. 그다음 각 클립에 카탈로그 내 그룹 크기로 가중치를 주어, 수치가 표본이 아니라 카탈로그를 설명하도록 했다. 모든 수치는 가중 중앙값이고, ‘가운데 절반’은 25번째와 75번째 백분위수다. 신뢰 구간은 300회 부트스트랩 재표본에서 나왔다.
어떤 언어가 순위에 들어갔나
한 언어가 순위에 들려면 카탈로그에 클립 150개와 채널 40개 이상이 있어야 하고, 모든 필터를 거친 뒤에도 클립이 75개 이상 남아야 한다. 44개 언어가 이 기준을 통과했다. 에스페란토는 수치로는 통과하지만 원어민이 거의 없어서 뺐다. 방언은 카탈로그에 클립 100개와 채널 20개 이상, 측정 클립 60개 이상이 필요하다.
초당 음절 수
각 문장에서 첫 단어가 시작하는 시각과 마지막 단어가 시작하는 시각을 잡고, 마지막 단어를 뺀 모든 단어의 음절 수를 그 구간으로 나눈다. 단어 시작 시각은 모든 전사 소스에서 정확한 유일한 타이밍이다. 끝나는 시각은 일부 엔진에서 추정값이 섞인다. 클립마다 모든 문장의 음절과 구간을 합산한다. 클립은 사용 가능한 문장이 5개 이상, 발화가 10초 이상이어야 한다. 구간에는 문장 안의 짧은 멈춤이 포함되지만 문장 사이의 공백은 포함되지 않는다. 분당 단어 수도 같은 구간을 쓴다.
음절 세는 법
음절은 텍스트에서, 각 단어가 보통 발음되는 방식대로 센다.
- 영어, 스페인어, 프랑스어, 독일어, 이탈리아어, 포르투갈어, 러시아어, 터키어와 인도 언어들을 포함한 30개 언어는 각 단어를 발음 엔진 espeak-ng에 넣고, 모음 소리나 성절 자음 하나를 음절 하나로 센다.
- 크로아티아어, 세르비아어, 보스니아어, 마케도니아어, 체코어, 슬로바키아어는 성절 r과 l을 포함하는 철자 규칙으로 센다(Hrvatska는 3음절이다). 타갈로그어는 모음 글자를 센다.
- 중국어는 한자 하나당 1음절, 한국어는 한글 한 글자당 1음절, 베트남어는 표기된 음절 하나당 1음절이다.
- 일본어는 pykakasi로 가나로 변환한 뒤 음절과 모라로 센다.
- 태국어는 PyThaiNLP의 사전 기반 음절 분리기를 쓰는데, 약간 적게 센다.
- 아랍어와 히브리어는 단모음을 표기하지 않아서, 각각 손으로 센 문장 25개로 맞춘 공식을 써서 글자 수와 단어 수로 음절을 추정한다(문장당 오차 약 9%와 12%, 전체로는 1% 미만).
숫자가 든 문장은 제외했다. 숫자는 언어마다 읽는 방식이 다르기 때문이다. 12개 언어의 무작위 문장 102개에서 자동 계수는 98개에서 손으로 센 값과 정확히 일치했고, 합계는 같았다(각각 1,267음절). 손으로 셀 때 자동 계수를 보면서 셌으므로, 이건 맹검 테스트가 아니라 확인에 가깝다. 아랍어, 히브리어, 페르시아어, 태국어는 추정치로 표시했다.
전사
전사는 기계가 만든 것이며 엔진 세 종류를 썼다. 같은 채널의 클립을 보면, 한 엔진이 다른 엔진들보다 초당 약 0.18음절(3%) 높은 속도를 낸다. 중국어, 아랍어, 힌디어에서는 한 엔진이 단어를 확실히 놓쳐서, 그 언어들에서는 해당 엔진의 클립을 뺐다. 중국어는 단일 엔진의 293개 클립으로 측정했다.
멈춤
평균 발화 구간 길이와 발성 비율에는 각 단어의 종료 시각이 필요한데, 세 엔진 중 둘이 같은 방식으로 추정한다. 이 두 지표는 그 두 엔진의 클립만 사용했고, 단어가 글자이거나 글자 덩어리인 언어들 사이에서는 비교하지 않았다.
이 표본이 아닌 것
이 카탈로그는 언어 학습자를 위해 고른 것이다. 짧고 말이 또렷하며 폭넓게 통하는 클립, 즉 콩트, 브이로그, 요리, 설명 영상 쪽으로 기울어 있다. 사람들이 말하는 방식의 무작위 표본이 아니다. 단위는 화자가 아니라 클립이다. 전사가 화자를 안정적으로 분리하지 못하기 때문이다. 음절은 텍스트에서 세므로, 빠른 화자가 음절을 삼켰는데 전사에는 남아 있으면 그대로 세어진다. 그래서 빠른 클립은 약간 과대평가될 수 있다. CEFR 레벨은 모델이 전사를 읽고 매긴 값이다.
이 데이터를 써도 된다
이 페이지의 차트와 수치는 기사, 수업 자료, 연구에 자유롭게 다시 써도 된다. 출처로 이 페이지를 링크해 주면 좋겠다.
| # | 언어 | 음절/초 | 클립의 가운데 절반 | 단어/분 | 단어당 음절 | 클립 | 시간 | 채널 | 측정 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 타밀어 | 6.20 | 5.35~7.18 | 137 | 2.65 | 1,619 | 45 | 257 | 219 |
| 2 | 일본어 | 6.19 | 5.17~7.43 | 224 | 1.71 | 2,837 | 150 | 868 | 441 |
| 3 | 터키어 | 6.14 | 5.16~7.10 | 161 | 2.29 | 3,849 | 144 | 1,011 | 376 |
| 4 | 포르투갈어 | 6.02 | 5.12~6.86 | 202 | 1.81 | 14,642 | 652 | 2,278 | 435 |
| 5 | 이탈리아어 | 6.00 | 5.39~6.59 | 186 | 1.91 | 9,180 | 294 | 1,226 | 631 |
| 6 | 그리스어 | 5.99 | 5.25~6.60 | 178 | 2.01 | 3,770 | 124 | 484 | 237 |
| 7 | 텔루구어 | 5.99 | 5.38~6.58 | 140 | 2.62 | 2,390 | 85 | 640 | 177 |
| 8 | 스페인어 | 5.92 | 5.17~6.55 | 196 | 1.76 | 30,969 | 1,501 | 3,111 | 1,467 |
| 9 | 러시아어 | 5.90 | 4.93~6.77 | 175 | 2.02 | 3,611 | 83 | 984 | 350 |
| 10 | 말레이어 | 5.77 | 5.11~6.30 | 152 | 2.10 | 1,570 | 55 | 343 | 211 |
| 11 | 칸나다어 | 5.74 | 5.08~6.32 | 122 | 2.74 | 1,668 | 74 | 508 | 216 |
| 12 | 핀란드어 | 5.65 | 4.89~6.28 | 154 | 2.16 | 3,550 | 106 | 349 | 247 |
| 13 | 아랍어 * | 5.63 | 4.75~6.52 | 158 | 2.14 | 26,232 | 778 | 3,206 | 1,350 |
| 14 | 인도네시아어 | 5.62 | 4.81~6.39 | 153 | 2.17 | 4,249 | 131 | 1,465 | 479 |
| 15 | 마케도니아어 | 5.60 | 4.73~6.06 | 162 | 2.03 | 369 | 13 | 75 | 80 |
| 16 | 한국어 | 5.56 | 4.70~6.40 | 132 | 2.51 | 10,246 | 730 | 2,558 | 650 |
| 17 | 루마니아어 | 5.41 | 4.82~6.06 | 195 | 1.60 | 3,898 | 176 | 606 | 465 |
| 18 | 보스니아어 | 5.40 | 4.78~5.90 | 159 | 1.98 | 200 | 12 | 63 | 94 |
| 19 | 크로아티아어 | 5.40 | 4.91~6.07 | 166 | 1.92 | 1,319 | 44 | 326 | 147 |
| 20 | 마라티어 | 5.36 | 4.79~5.92 | 149 | 2.12 | 2,066 | 74 | 446 | 201 |
| 21 | 세르비아어 | 5.36 | 4.79~5.84 | 170 | 1.89 | 2,267 | 80 | 256 | 209 |
| 22 | 헝가리어 | 5.35 | 4.72~6.04 | 155 | 2.02 | 6,680 | 435 | 1,369 | 394 |
| 23 | 카탈루냐어 | 5.28 | 4.52~5.78 | 181 | 1.68 | 200 | 9 | 59 | 81 |
| 24 | 체코어 | 5.28 | 4.62~5.93 | 171 | 1.79 | 2,611 | 96 | 337 | 248 |
| 25 | 불가리아어 | 5.26 | 4.64~5.80 | 155 | 2.02 | 1,564 | 93 | 296 | 254 |
| 26 | 덴마크어 | 5.25 | 4.65~5.95 | 214 | 1.47 | 1,250 | 78 | 205 | 162 |
| 27 | 벵골어 | 5.21 | 4.42~5.87 | 141 | 2.17 | 2,711 | 236 | 1,276 | 435 |
| 28 | 폴란드어 | 5.21 | 4.62~5.84 | 181 | 1.75 | 4,129 | 165 | 882 | 288 |
| 29 | 슬로바키아어 | 5.21 | 4.39~5.73 | 173 | 1.76 | 974 | 39 | 135 | 170 |
| 30 | 프랑스어 | 5.12 | 4.59~5.82 | 214 | 1.41 | 6,897 | 322 | 1,194 | 621 |
| 31 | 우크라이나어 | 5.10 | 4.41~5.78 | 143 | 2.12 | 1,312 | 67 | 228 | 248 |
| 32 | 히브리어 * | 5.07 | 4.33~5.86 | 155 | 1.97 | 5,596 | 211 | 732 | 292 |
| 33 | 중국어(표준) | 5.05 | 4.74~5.54 | 303 | 1.00 | 7,146 | 340 | 1,381 | 293 |
| 34 | 네덜란드어 | 5.03 | 4.49~5.58 | 214 | 1.39 | 7,201 | 281 | 712 | 496 |
| 35 | 페르시아어 * | 4.99 | 4.43~5.29 | 156 | 1.93 | 748 | 29 | 167 | 105 |
| 36 | 힌디어 | 4.81 | 4.05~5.48 | 175 | 1.61 | 2,690 | 142 | 1,080 | 302 |
| 37 | 노르웨이어 | 4.78 | 4.27~5.45 | 199 | 1.46 | 522 | 20 | 120 | 121 |
| 38 | 독일어 | 4.76 | 4.13~5.44 | 179 | 1.55 | 12,865 | 670 | 2,285 | 875 |
| 39 | 스웨덴어 | 4.75 | 4.26~5.20 | 196 | 1.45 | 3,061 | 141 | 436 | 358 |
| 40 | 타갈로그어 | 4.75 | 4.29~5.23 | 148 | 1.92 | 1,225 | 43 | 471 | 335 |
| 41 | 벨라루스어 | 4.73 | 3.48~5.41 | 131 | 2.08 | 157 | 5 | 78 | 93 |
| 42 | 영어 | 4.70 | 4.21~5.16 | 210 | 1.31 | 28,732 | 1,002 | 6,201 | 1,060 |
| 43 | 태국어 * | 4.59 | 4.12~5.11 | 232 | 1.19 | 983 | 51 | 285 | 119 |
| 44 | 베트남어 | 4.22 | 3.80~4.79 | 253 | 1.00 | 999 | 23 | 332 | 261 |
음절/초: 중앙값 클립의 발화 초당 음절 수. 클립의 가운데 절반: 25번째부터 75번째 백분위수. 단어/분: 중앙값 클립 기준이며, 여기서 ‘단어’는 전사가 분리한 단위다(중국어는 글자 하나). 그래서 이 열은 언어 사이에 비교할 수 없다. 클립, 시간, 채널: 카탈로그에 있는 원어민 클립. 측정: 속도를 계산한 표본 클립 수. * 추정된 음절 수(아랍어와 히브리어는 글자 기반 공식, 페르시아어와 태국어는 소폭 과소 계수가 있음).
출처
- 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, 무료 전문
- 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, 공개 아카이브 사본
- 도구: espeak-ng 1.52, pykakasi, PyThaiNLP.
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원어민 영상을 이해하려면 단어가 몇 개 필요할까?
영어에서 가장 자주 쓰는 5,000단어를 알면 보통의 원어민 클립은 95.6%가 아는 단어다. 스페인어는 95%에 닿으려면 약 6,800단어가 필요하고, 23개 언어 중 13개는 10,000단어로도 모자란다. 원어민 클립 35,615개를 언어별, 레벨별로 분석한 데이터.
초보자를 위한 이해 가능한 입력
이해 가능한 입력은 말이 들리기 시작해야 효과가 납니다. 그 지점까지 빠르게 가는 법, 그리고 도착했는지 알아보는 법을 Christian Lauer가 알려줍니다.
머릿속 번역을 멈추는 법: 말하기보다 듣기 이해가 먼저인 이유
머릿속 번역은 뇌가 번역할 필요를 못 느낄 만큼 이해 가능한 말을 많이 들려줄 때 멈춘다. 번역은 언어 경험이 부족할 때 뇌가 만들어 낸 임시 우회로다. 해결책은 요령도 정신력도 아니고 양이다. 대부분 알아들을 수 있는 진짜 말을 수십 시간 듣다 보면, 모국어를 거치지 않고 소리에서 바로 의미로 가는 길이 생긴다.