A síntese de voz emocional multi-idioma para português brasileiro é pouco explorada. Este trabalho investiga diferentes abordagens para incorporar controle emocional em síntese multi-idioma português-inglês, comparando cinco variantes: modelo base YourTTS, ajuste fino com dados emocionais, condicionamento via tokens textuais, e arquitetura VECL-TTS com embeddings emocionais sob diferentes configurações. Utilizamos datasets emocionais em inglês (RAVDESS, Emotional Speech Dataset) e português brasileiro (VERBO), totalizando 14,4 horas, para ajuste fino a partir do modelo YourTTS pré-treinado. A avaliação combinou métricas objetivas (similaridade de embeddings emocionais e de falante) com avaliação subjetiva por dez participantes. Os resultados revelam que abordagens arquiteturalmente simples podem alcançar desempenho perceptual comparável ou superior a métodos mais complexos: o YourTTS com ajuste fino obteve a melhor qualidade geral, o condicionamento por tokens alcançou a maior similaridade emocional percebida, enquanto o VECL-TTS maximizou o controle emocional objetivo com degradação na qualidade e na similaridade de falante. Observou-se ainda uma competição entre controle emocional e preservação de identidade vocal, bem como discrepâncias entre métricas objetivas e percepção humana. Este trabalho demonstra a viabilidade de transferência emocional multi-idioma para português brasileiro via ajuste fino com recursos limitados.