La reconnaissance automatique des émotions par la parole constitue un domaine de recherche important dans le cadre des interactions homme-machine et de l’informatique émotionnelle. Plus de dix millions de personnes parlent la langue quechua à travers l’Amérique du Sud, dont une des variantes les plus connues est le quechua Collao. Toutefois, cette langue peut être considérée comme à faible ressource pour la reconnaissance automatique des émotions, ce qui constitue un obstacle pour les locuteurs de quechua souhaitant utiliser cette technologie. En conséquence, la contribution de ce travail est la mise à disposition publique d’un corpus parlé de 15 heures en quechua Collao, destiné à la communauté scientifique. Ce corpus a été constitué à partir d’un ensemble de mots et de phrases explicitement recueillis dans le cadre de cette étude, répartis en neuf catégories émotionnelles : heureux, triste, ennuyé, effrayé, somnolent, calme, excité, en colère et neutre. L’annotation a été réalisée selon une échelle discrète à cinq niveaux, selon trois dimensions : valence, excitation (arousal) et dominance. Pour démontrer l’utilité du corpus, nous avons mené des expérimentations de reconnaissance des émotions par la parole en utilisant des méthodes d’apprentissage automatique et des réseaux de neurones.