La modélisation sinusoïdale du signal de parole est usuellement définie à « court terme », c'est-à-dire sur des trames successives de signal d'une durée de l'ordre de 10 à 30 ms. Cette thèse apporte une contribution nouvelle à ce domaine en ajoutant à ce niveau traditionnel de modélisation spectrale un niveau supplémentaire le long de l'axe temporel : on cherche à modéliser les trajectoires de paramètres sinusoïdaux (amplitudes et phases) sur des durées significativement plus longues que celles des trames à court terme (typiquement plusieurs centaines de ms ; on considère dans cette thèse des sections de parole continûment voisées). Nous proposons pour cela d'utiliser différents modèles à long terme à base de fonctions en cosinus discrets et de fonctions polynomiales. L'ajustement des trajectoires est réalisé par une régression au sens des moindres carrés pondérés, les poids de la régression étant déterminés par des critères perceptifs adaptés au traitement à long terme. Pour cette tâche, une série d'algorithmes itératifs est proposée et testée. L'approche à long terme se révèle à la fois efficace et parcimonieuse pour décrire la dynamique des signaux de parole voisés.