FastETS

该项目将在2027/10/31左右停止维护 易听说（讯飞 E听说 / ets100）作业自动化助手 · 桌面版 Python + pywebview · 支持 macOS 与 Windows

FastETS 复刻了讯飞 E听说客户端与云端之间的通信协议，把「登录 → 拉取作业 → 下载试卷 → 合成朗读音频 → 回传成绩」这条链路自动化。它可以识别作业里所有题型（跟读、朗读、逐句跟读、听选信息、回答问题、信息转述、模拟考试），用你自己的克隆音色或服务商的默认音色生成朗读音频，再逐题提交。

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⚠️ 免责声明 / Disclaimer（请先读这一段）

本软件仅供学习、研究与技术原理探究使用。

1. 仅用于学习原理 FastETS 是一个技术研究项目，用于学习 E听说（讯飞）客户端与云端接口的通信原理、语音合成流程与自动化编排方法。任何使用者仅可将本软件用于学习原理，并须在使用结束后 24 小时内删除本软件及其全部副本（包括源码、编译产物、缓存、录制的音频与克隆音色数据）。

2. 滥用与我无关 使用本软件造成的任何后果，包括但不限于账号被封禁、成绩异常、学校处罚、学术诚信问题或第三方索赔，均由使用者自行承担，与本软件的作者、贡献者、维护者及发布平台完全无关。本软件作者不对任何形式的滥用行为负责，也不为任何违规使用提供便利或技术支持。

3. 必须保证正常练习 使用者必须保证自己仍然进行正常、真实的英语练习。本软件不能、也不应替代你真实的听说训练。请在完成作业后自行对照原文复述与订正，把工具当作「参考答案生成器」与「朗读练习器」，而不是「刷分器」。

4. 账号与数据 你必须拥有科大讯飞 E听说平台的合法、正版使用权限。本软件不会收集、上传或共享你的账号数据到任何第三方服务器；账号口令、Token 与录制的音频仅保存在你本机的应用数据目录中。请自行承担使用本软件所带来的账号安全风险（包括但不限于与官方客户端异地登录导致的顶号）。

5. 声音与授权 你只克隆你自己或已获得明确授权的声音。声音克隆得到的音色数据仅用于你本人的练习，请勿用于冒充他人。

点击「我已阅读并同意」即表示你已完整阅读并接受以上全部条款。如果你不同意，请立即删除本软件。

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功能

• 登录与作业拉取：手机号密码登录（自动处理设备绑定）、畅言网页登录、导入 Token 三种方式；自动拉取所有未完成作业，含作业集内的子作业。
• 题型全覆盖：collector.role（听选信息 / 逐句跟读 / 回答问题）、collector.3q5a、collector.choose（听后选择）、collector.picture（信息转述）、collector.fill（听后记录）、collector.dialogue、collector.read（短文朗读 / 模仿朗读），以及整卷的模拟考试。
• 逐句跟读自动分段：跟读与朗读类题目按句切分，每句单独合成、单独上传、单独回传，与官方客户端一致。
• 两种声音来源：
  • 直接使用默认声音（默认推荐）：不需要克隆，填一个音色 ID 或从列表里挑一个系统音色就能开工。MiniMax 提供 300+ 个系统音色。
  • 克隆我的声音：自行录一段中文 + 一段英文样本并导入音频文件（程序不提供麦克风录制），克隆出你的音色；中文作为主样本，英文作为 prompt_audio，跨语言音色更自然。
• 复述 / 表达可挑示例答案：这类题要从作业资源里解析出全部示例答案（一份作业实测复述 6 份、表达 10 份），朗读时按设置挑一份——第一个 / 随机 / 手动（手动会弹出答案列表让你点）。
• 交际应答按「一份备选回答」朗读：std 里放的是若干份备选回答（实测 36～45 份），不是一段要照读的长文本。它们同样进入候选池，朗读时只读其中一份，每题只录一条音；「解析」预览逐条列出所有备选答案。
• 每道题在服务端都有独立记录：服务端按「资源包 + 包内第几题」存作答记录，order 必须是这道题在它自己那个资源包里的序号（每个包从 1 重新开始）。发成整卷的连续题号会让服务端认不出那几条记录，作业完成度就永远卡在 75%。FastETS 现在把「包内题号」和「界面上的卷子序号」分开算。
• 没见过的题型也不会「整包只记一条」：除了已知的 7 种题型，其余资源包只要带条目列表（sublist / question / items / word 等）就会自动拆成「一个条目一道题」，避免只落库一条记录。遇到新题型时日志会记下类型名和大题名。
• 提交用的是这份作业自己的 resource_id：服务端按 resource_id 找评测服务，填错会让整份作业每一题都返回「远程获取ets服务失败」。FastETS 从作业列表直接取真实值（实测 240），不再用通用默认值。
• 账号密码进系统凭据库：macOS 存进 FastETS 专属钥匙串，访问控制只信任 FastETS 自己的可执行文件，别的程序读不到；Windows 用 DPAPI 加密。旧版本留在配置文件里的明文密码会自动迁移走。
• 评分服务异常不再算整题失败：万一真的遇到「远程获取ets服务失败」，程序会自动重试；仍失败则记为「已提交但 ETS 评分未确认」，不计入失败，并在报告里单独提示你去官方 App 核对分数。
• 「停止」按钮真的停得下来：取消标志与等待逻辑打通，等待中的节流睡眠会被立刻唤醒，不会出现「界面说停了、后台还在跑」。
• Token 过期自动续期：token 用久了会过期，程序会自动重新登录并重放请求。
• 自带 Speex 编码器：ffmpeg 6.0 起删掉了 libspeex 编码器，当代 ffmpeg 根本没法产出 ETS100 需要的 spx 附件。FastETS 自带一个静态链接 libspeex 1.2.1 的小工具，产出的帧与 ffmpeg 5.x 的 libspeex 逐字节相同（同一份 libspeex 源码、同样的 quality=8 / CBR / complexity=3 / 320 采样一帧；编译时关闭自动向量化以对齐 ffmpeg 的浮点结果）；万一它缺失，提交也不会中断（会省略 spx，mp3 与评测 XML 照常上传，分数不受影响）。
• 拟人节奏 / 防限流：按朗读文本的词数推算等待时间，随机抖动请求间隔，大题之间额外停顿，所有等待可随时中断。
• 重做：不达标、进行中、已达标（已完成）的作业都可以重做。
• 演练模式：默认开启，只生成并上传音频、不提交成绩，先验证链路再真实提交。

支持的语音服务

服务	声音克隆	TTS	说明
MiniMax	✅	✅	files/upload → voice_clone → t2a_v2，原生支持中英双语。默认走中国区 https://api.minimaxi.com，可在设置里一键切到国际区 https://api.minimax.io
OpenAI 兼容接口	视服务端	✅	任何暴露 /audio/speech 的服务：OpenAI、Azure、Groq、以及 GPT-SoVITS / CosyVoice / IndexTTS 等本地克隆服务器
Microsoft Edge TTS	❌	✅	免密钥兜底方案
macOS 系统朗读	❌	✅	仅 macOS：直接调用系统 /usr/bin/say，免密钥，可指定系统音色与语速

MiniMax 中国区账号在 platform.minimaxi.com 申请 Key，国际区账号在 platform.minimax.io 申请，两边的 Key 不通用。FastETS 默认用中国区端点。

安装

直接下载

从 Releases 下载对应系统的压缩包：

• FastETS-macOS-arm64.zip — macOS Apple Silicon，解压后得到 FastETS.app
• FastETS-macOS-x64.zip — macOS Intel
• FastETS-Windows-x64.zip — Windows 64 位，解压后直接运行 FastETS.exe

ffmpeg 与 Speex 编码器已随包附带，无需另外安装。

从源码运行

git clone https://github.com/Mofan2020/FastETS.git
cd FastETS
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate          # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
python run.py

macOS 若提示缺少 WebView 后端，可额外安装：pip install "pywebview[qt]"。

使用流程

1. 首次启动会弹出免责声明，必须阅读并同意后才能使用。
2. 在「账号」页填写手机号与密码登录；若账号下有多个年级/班级，选择要使用的那一个。
3. 在「声音」页选择声音来源：
   • 选「直接使用默认声音」→ 填一个音色 ID（或点「获取音色列表」从 300+ 个系统音色里挑），这一步就能开工；
   • 选「克隆我的声音」→ 自行录好中文与英文文本的音频并「导入音频文件」，再点「克隆声音」。
4. 在「设置」页填写语音服务配置（MiniMax API Key 或 OpenAI 兼容端点；不想用密钥可选 edge 或 macOS 的 macos），并确认：
   • 「演练模式」建议先保持勾选，确认流程无误后再取消。
   • 「节奏与防限流」保持开启，避免被服务端限流。
   • 「复述/表达答案」选择 第一个 / 随机 / 手动（交际应答的备选回答也用这个设置）。
5. 在「作业」页点「拉取作业」，勾选要处理的作业，可先「解析选中作业」查看每道题要朗读的内容。
6. 点「开始完成」；需要重做（无论是否已达标）时点「重做」或「重做选中」。

数据存放位置

平台	路径
macOS	~/Library/Application Support/FastETS
Windows	%APPDATA%\FastETS
Linux	~/.local/share/fastets

目录内含 state.json（登录态）、settings.json（配置）、voice/（录音样本）、cache/（试卷与音频缓存）、logs/（日志）。全部只保存在本机，可用 FASTETS_HOME 环境变量改变位置。

账号与密码不在这些文件里：state.json 只留 token 和设备码，手机号与密码存在系统凭据库里——macOS 是 FastETS 专属钥匙串（fastets.keychain-db，条目只信任 FastETS 可执行文件，其它程序读会被拒），Windows 是 DPAPI 加密的 credentials.enc。旧版本留下的明文密码在首次启动时自动迁移并从文件里删除。

项目结构

fastets/
├── config.py              # 路径、默认设置、免责声明文本
├── core/
│   ├── crypto.py          # 签名封装、机器码
│   ├── ets_api.py         # ETS100 云端 API 客户端
│   ├── session.py         # 登录、Token、账号选择
│   ├── zipcrypto.py       # 资源包解密与解压
│   ├── paper.py           # content.json 解析、题型判定、分句
│   ├── score.py           # 评测分数 XML 生成
│   ├── oss.py             # 阿里云 OSS 上传
│   ├── audio.py           # ffmpeg 转码（mp3 / speex）与音频探测
│   ├── speex.py           # 内置 Speex 编码器（speexenc_raw）的调用封装
│   ├── pacing.py          # 拟人节奏与防限流
│   ├── secure_store.py    # 系统凭据库（macOS 钥匙串 / Windows DPAPI）
│   └── completer.py       # 端到端作业编排
├── voice/
│   ├── base.py            # Provider 接口
│   ├── minimax.py         # MiniMax 克隆 + T2A
│   ├── openai_compat.py   # OpenAI 兼容端点
│   ├── edge.py            # Edge TTS 兜底
│   └── mac_say.py         # macOS 系统朗读（say）兜底
├── jobs/runner.py         # 后台任务与事件流
└── ui/
    ├── bridge.py          # JS ↔ Python 桥
    ├── app.py             # pywebview 入口
    └── web/               # Liquid Glass 前端

协议细节见 docs/API.md。

开发

python tests/selftest.py                  # 自检：签名、解析、评分、节奏、音频链路、提交载荷、真实接口连通性
python -m compileall -q fastets
./packaging/native/build_speex.sh         # 构建内置 Speex 编码器（macOS / Linux）
./packaging/icon/make_icon.py             # 重新生成应用图标（需要 Pillow）

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许可

MIT © FastETS contributors