Resumo -Este artigo apresenta uma nova tecnica de projeto de dicionarios de vetores esparsos para codificadores CELP (Code Excited Linear Prediction), baseada no esquema de ex citacao multipulso e no algoritmo LBG (Linde-Buzo-Gray) de treinamento. 0 dicionario resultante -denorninado multi pulso ou, simplesmente, :MP-possui as vantagens inerentes aos dicionarios esparsos convencionais. Seu grande merito e ter ainda a vantagem de poder ser otimizado atraves de urn procedimento de treinamento. Atraves de simulacoes, 0 di cionario :MP foi comparado com os dicionarios gaussiano e "vector-sum" (VS). Os resultados mostraram que, dentre os tres tipos de dicionario testados, 0 dicionario :MP e0 que tern melhor desempenho em termos da qualidade da voz codifi cada. Neste artigo, sao apresentadas tambem comparacoes quanta acomplexidade associada aos tres dicionarios, Abstract -This paper presents a new algorithm to design co debooks of sparse vectors for code excited linear prediction (CELP) speech encoders. The algorithm is based on multi pulse excitations and on the LBG codebook training algo rithm. The codebooks, which are referred to as multi pulse (:MP) codebooks, have the inherent advantages of sparse co debooks. Moreover, they can be optimized by a closed-loop training procedure. We present a comparative analysis of the:MP codebook with vector-sum (VS) and Gaussian code books. Simulation results show that the :MP codebook yields the best performance in terms of speech quality. Complexities of these codebooks are also compared.Palavras chaves -Codificacao de Voz, CELP, Otimizacao de Dicionario.