学术背景与问题引入 在当今教育领域，公共演讲焦虑（Public Speaking Anxiety, PSA）是一个普遍存在的现象，尤其是在非母语学习者中。这种焦虑不仅影响学习者的表达能力，还可能阻碍其个人发展。为了帮助学习者克服这一问题，研究者们开始探索如何通过多模态数据（如视频、音频和文本）自动检测演讲焦虑状态。然而，现有的多模态公共演讲焦虑检测（Multimodal Public Speaking Anxiety Detection, MPSAD）模型在训练过程中容易受到多种潜在偏差的影响，例如上下文偏差（context bias）、标签偏差（label bias）和关键词偏差（keyword bias）。这些偏差会导致模型过度依赖某些表面特征，而未能充分利用多模态信息，从而降低检测的准...