An Emergent Markovian Model to Stochastic Music Composition Joel L. Carbonera University of Caxias do Sul, Computer Science departament Bento Gon¸calves, Brazil, 95700-000 jlcarbon@ucs.br and Joao L. T. Silva University of Caxias do Sul, Computer Science departament Caxias do Sul, Brazil, 95070-560 jltsilva@ucs.br Abstract In this paper we propose a computational model for stochastic melodic synthesis based on an emergent approach developed through multiagent systems. In general automatic musical composition approaches, the states transition probabilities are obtained from statistical analysis of musical segments provided by the user, which tends to generate musical results very similar to the initial musical segments. As alternative to these characteristics, we consider a computational model in three layers: the first layer aims to generate transition probabilities matrices (pitchs and durations of musical notes, in this context) to supply the second layer. The second layer produces probabilistic models for generation of the melodic segments (PMMSG), through the interaction with the user, in order to supply the stochastic melodic synthesis process at the third layer. This model aims to reduce the influence of the composer in the final composition, in order to build melodic structures not originally designed by the composer. Nevertheless, this work do not cope with the aesthetic quality of the melodic results, since the work focus is the spontaneous generation of the initial information that will guide the stochastic melodic synthesis. Keywords: Computer Music, Stochastic Music, Markov Chains, Multiagents Systems, Emergence. Resumen Neste artigo, n´ os propomos um modelo computacional para s´ ıntese mel´odica estoc´ astica baseado em uma abordagem emergente desenvolvida sobre sistemas multiagentes. As abordagens tradicionais de composi¸ c˜ ao musical autom´atica obt´ em probabilidades de transi¸ c˜ ao de estados atrav´ es da an´ alise estat´ ıstica de fragmentos musicais fornecidos pelo usu´ ario, o que tende a gerar resultados musicais muito semelhantes aos framentos musicais iniciais. Buscando alternativas a estas caracter´ ısticas, consideramos um modelo computacional em trˆ es camadas: a primeira camada ´ e respons´ avel pela gera¸c˜ ao de matrizes de probabilidades de transi¸ c˜ ao de estados (alturas e dura¸ c˜ oes de notas musicais, neste contexto) para abastecer a segunda camada, que, por sua vez, atrav´ es da intera¸ c˜ ao do usu´ ario com o sistema, gera modelos probabil´ ısticos para gera¸c˜ ao de seg- mentos mel´odicos (MPGSM ) que abastecem o processo de s´ ıntesemel´odica estoc´ astica na terceira camada. Este modelo tem como objetivo reduzir a influˆ encia do compositor na composi¸ c˜ ao final, a fim de buscar a constru¸ c˜ ao de estuturas mel´odicas que n˜ ao foram pensadas inicialmente pelo compositor. Desta forma, este trabalho n˜ ao trata computacionalmente a an´ alise da qualidade est´ etica do resultado mel´odico, uma vez que o foco ´ e a gera¸c˜ ao espontˆanea das informa¸ c˜ oes iniciais que nortear˜ ao a s´ ıntese mel´odica estoc´ astica. Palabras clave: Computa¸ c˜ ao Musical, M´ usica Estoc´ astica, Cadeias de Markov, Sistemas Multiagentes, Emergˆ encia.