Magnun Rochel Madruga

He is Associate Professor of Phonology and Morphology at the Federal University of Minas Gerais (UFMG). Degree in Language and Literature from the Catholic University of Pelotas (UCPEL), Master in Language and Literature from the same university and PhD in Linguistics from the State University of Campinas (UNICAMP). He has a professional background in Phonetics and Phonology with research in theoretical and experimental phonology and Natural Language Processing (NPL) for Text-to-Speech (TTS) and Speech Recognition (ASR) technologies. He worked on the development of Google's first voice system for Portuguese (2013), as a linguistic expert for TTS and ASR systems, creating linguistic parameters for lexical normalization and expansion, phonetic transcription, creation of grapheme-phoneme conversion parameters. (G2P), proofreading and quality assurance (QA), as well as Google Assistant development (2016-2019). In the latter, he worked on annotation, analysis and parameter setting of Brazilian Portuguese linguistic data at different levels (phonetic and Part-of-Speech (PoS), syntax (Universal Dependency) and semantics (Named Entity Recognition, NER). grammar development for understanding and generation of natural language (NLU and NLG). He has research experience in the fields of phonetics and phonology, focusing on the different dialects of Brazilian Portuguese and is dedicated to the investigation of the relationship between production, perception and grammar.

É Professor Adjunto de Fonologia e Morfologia na Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Licenciado em Letras pela Universidade Católica de Pelotas (UCPEL), mestre em Letras pela mesma universidade e doutor em Linguística pela Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Atuou no desenvolvimento do primeiro sistema voz do Google para o Português (2012-2013), como Especialista em Linguística para os sistemas de TTS e ASR, criando parâmetros linguísticos para normalização do léxico e sua expansão, transcrição fonética, criação de parâmetros de conversão grafema-fonema (G2P), proofreading e quality assurance (QA), bem como para o desenvolvimento do Google Assistente (2016-2019). Neste último, atuou na anotação, análise e criação de parâmetros linguísticos para dados do português brasileiro em diferentes níveis (Fonética e Part-of-Speech (PoS), sintaxe (Universal Dependencies) e semântica (Named Entity Recognition, NER). Participou do desenvolvimento de gramáticas para compreensão e geração de linguagem natural (NLU e NLG). Tem experiência nas área de Fonética e Fonologia, Fonologia teórica e experimental, bem como na área de Processamento de Linguagem Natural (NLP) para tecnologias de conversão Texto-Fala (TTS) e reconhecimento de voz (ASR). Dedica-se à investigação da relação entre produção, percepção e gramática.