Cette thèse propose un algorithme d'estimation de F0 multiples (AEP) pour la parole superposée. Il s'appuie sur deux familles de peignes spectraux nommées Peignes à Dents Négatives (PDN) et Peignes à Dents Manquantes (PDM). Le produit scalaire entre un spectre d'amplitude et un peigne spectral produit une fonction de pitch qui quanti fie la force de la structure harmonique d'une fréquence donnée. Les fonctions de pitch contiennent des pics parasites provoquant des erreurs d'estimation de F0. La combinaison des fonctions de pitch de chaque PDN et PDM permet d'atténuer ces pics parasites. Cette combinaison est nommée principe de Peigne à Suppression Harmonique (PSH). Deux implémentations du principe de PSH sont décrites dont une est évaluée de manière comparative à d'autres algorithmes existant dans les situations monopitch et bipitch. Quatre méthodologies sont proposées. Les performances obtenues sont largement à la hauteur de l'état de l'art (10% d'erreurs grossières en bipitch). Cette évaluation a permis de mettre en évidence l'influence critique de la décision voisé/non-voisé sur les taux d'erreurs.