从给定的数据集中训练一个语音识别器，能够将三种口音（英式、美式和澳大利亚式）的英语说话人的语音记录正确分类。
数据集包含1000个英式口音的英语说话者、1000个美式口音的英语说话者和1000个澳大利亚式口音的英语说话者的语音记录，每个语音记录长约1分钟。
训练一个语音识别器，需要使用机器学习算法，如卷积神经网络（CNN）或递归神经网络（RNN），来对语音信号进行特征提取和分类。可以采用数据增强、特征选择和模型优化等技术来提高模型的准确率。在训练过程中，应该注意平衡各个口音的数据量，以避免出现过度拟合的问题。在训练完成后，可以使用测试集来评估模型的性能，并进行调整和改进。