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フォン語（fɔ̀ngbè、発音は[ fɔ̃̀ɡ͡bē ] [ 2 ]）は、ダホメ語またはベナン語としても知られ、フォン族の言語です。大西洋コンゴ語族のグベ語群に属します。主にベナン、ナイジェリア、トーゴで話されており、話者数は約230万人です。[ 1 ]他のグベ語と同様に、フォン語はSVOの基本語順を持つ孤立語です。
標準フォン語は、東グベ語群の中のフォン語群の一部である。Hounkpati B Christophe Capoは、アグボメ語、クパセ語、グン語、マキシ語、ウェメ語（ウエメ語）をフォン語方言群に分類しているが、他の分類も提案されている。標準フォン語はベナンの言語計画努力の主要な対象であるが、グン語、ゲン語、および同国の他の言語についても個別の努力が存在する。 [ 4 ]
フォン語には7つの口母音音素と5つの鼻母音音素がある。
/p/は言語模倣と借用語にのみ出現するが、後者ではcɔ́fù 'shop'のように/f/に置き換えられることが多い。有声閉鎖音のいくつかは口母音の前にのみ出現し、同器官鼻音破裂音は鼻母音の前にのみ出現するため、[b] [m]と[ɖ] [n]は異音である。[ɲ]は[j̃]と自由変異しているため、フォン語には音素鼻子音がないと主張できるが、これは西アフリカではかなり一般的なパターンである。[ a ] /w/は鼻母音の前で鼻音化（[ŋʷ]に）し、/i/ の前で[ɥ]に同化することがある。/l/も鼻音化されることがある。
フォン語の子音クラスターは、2番目の子音が/l/または/j/であるものだけです。歯茎音の後では、 /l/は任意で[ɾ]として実現されます。例：klɔ́「洗う」、wlí「捕まえる」、jlò [d͡ʒlò] ~ [d͡ʒɾò]「欲する」。
フォン語には高音と低音の2つの音調があります。高音は有声子音の後に続く上昇音（低音→高音）として実現されます。基本的な2音節語には、高音→高音、高音→低音、低音→高音、低音→低音の4つの音調パターンがあります。
動詞句や名詞句のような音韻的に長い単語では、高音は最後の音節まで持続する傾向があり、最後の音節が音素的に低音である場合は、下降調（高低）となる。低音は高音の間では消失するが、その効果は下降調として残る。上昇調（低高）は、高音の後に続く場合は高音に（下降調を起こさずに）、高音の前に続く場合は低音に単純化される。
Hwevísatɔ́、
/ɣʷèví-sà-tɔ́
[ɣʷèvísáꜜtɔ́‖
魚販売代理店
é
é
é
彼女
ko
コー
コー
パフォーマンス
は
xɔ̀
ꜜxɔ̂
買う
アソン
àsɔ̃́
àsɔ̃́
カニ
私たちは。
私たちは/
私たちは‖]
二
Hwevísatɔ́、é ko hɔ asón we。
/ɣʷèví-sà-tɔ́ é kò xɔ̀ àsɔ̃́ wè/
[ɣʷèvísáꜜtɔ́‖ é kó ꜜxɔ̂ àsɔ̃́ wê‖]
魚売りの代理人はカニを2匹買います
「魚屋の店員は、カニを2匹買った。」
ウィダー語では、上昇調や下降調は中調として表現されます。例えば、mǐ「私たち、あなた」は、音韻的には高調の/bĩ́/ですが、有声子音のため音声的には上昇調となり、ウィダー語では一般的に中調の[mĩ̄]となります。
Fon アルファベットはラテン語のアルファベットに基づいており、 Ɖ/ɖ、Ɛ/ɛ、およびƆ/ɔという文字と、gb、hw、kp、ny、および xw というダイグラフが追加されています。 [ 6 ]
音色は以下のように表記されます。
参考書では声調は完全に表記されているが、他の文書では必ずしも表記されているとは限らない。声調表記は音素表記であり、実際の発音は音節の環境によって異なる場合がある。[ 7 ]
ベナンの人々は、トグベジ・アディグベによって発明されたグベクンと呼ばれる独自の文字も使用しています。 [ 8 ] [ 9 ] ベナンのすべての言語を表記することを目的としているため、24個の子音と9個の母音があります。
世界人権宣言より
ORTBチャンネルでは、フォン語のラジオ番組が放送されています。
フォン語のテレビ番組は、ラ・ベニノワーズ衛星テレビチャンネルで放送されている。[ 10 ]
ベナンではかつてフランス語が唯一の教育言語であったが、21世紀の20年代に入り、政府はベナンの学校でフォン語を含む現地語でいくつかの科目を教える実験を行っている。[ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]
ボナヴァンチュール・ドッソウ（ベナン出身）とクリス・エメズエ（ナイジェリア出身）は、フォン語（フランス語との間）の機械翻訳機を作成しようと試みている。[ 14 ]彼らのプロジェクトはFFRと呼ばれている。[ 15 ]これは、エホバの証人の説教からのフレーズやその他の聖書のフレーズを研究コーパスとして使用し、自然言語処理（NLP）ニューラルネットワークモデルを訓練する。[ 16 ]
