AccentCL：可增量扩展的稳健英语口音分类框架

AccentCL 是面向英语口音分类的类增量学习框架，基于冻结的 Whisper-Large-v3 编码器提取多层表征，以应对类别不平衡与跨语料域偏移。在五类口音分类任务上取得 77.1% 平衡准确率和 76.9% macro-averaged F1。