Ce mémoire propose, dans un premier temps, une introduction détaillée de la reconnaissance automatique de la parole avec données manquantes appuyée par de nombreuses références bibliographiques. Il est montré que l'estimation de masques constitue une étape cruciale. En effet, la qualité des masques estimés conditionne les performances du système de reconnaissance. L'amélioration de la fiabilité des masques constitue donc un enjeu important. Dans un second temps, les travaux menés dans le cadre de l'estimation bayésienne des masques de données manquantes sont présentés. D'une part je propose de nouveaux modèles de masques permettant de modéliser les dépendances entre les masques de différents coefficients d'un signal. Ces modèles sont évalués comparativement à un modèle de référence. Les résultats sont présentés en termes d'erreur de masques ainsi qu'en taux de reconnaissance. Les résultats montrent que ces dépendances contribuent à améliorer les taux de reconnaissance et soulignent l'importance du contexte temporel d'un masque. Je présente, dans un second temps, une nouvelle définition de masque: les masques de contribution. Ces nouveaux masques sont évalués comparativement aux masques usuellement utilisés, fondés sur le seuillage du SNR. Je montre que cette nouvelle définition permet d'améliorer l'algorithme de décodage en affinant les intervalles de marginalisation. L'évaluation, dans le cadre de la marginalisation de données et en présence d'un bruit stationnaire, montrent que les intervalles sont considérablement réduits entraînant une nette amélioration des taux de reconnaissance.