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Releases: Mofan2020/FastETS

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v1.0.9

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@github-actions github-actions released this 31 Oct 00:04
v1.0.9
06003f7

FastETS v1.0.9 — 逐句跟读：一道题、每段一条录音

易听说（讯飞 E听说 / ets100）作业自动化助手 · Python + pywebview · macOS / Windows

⚠️ 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。

首次启动本程序时同样会弹出上述免责声明，必须阅读并同意后才能使用。

下载

文件 平台
FastETS-macOS-arm64.zip macOS Apple Silicon（M1/M2/M3/M4）
FastETS-macOS-x64.zip macOS Intel
FastETS-Windows-x64.zip Windows 64 位

ffmpeg 与 Speex 编码器已随包附带，无需另外安装。macOS 解压后得到 FastETS.app（首次运行请在「系统设置 → 隐私与安全性」中允许打开）；Windows 解压后直接运行 FastETS.exe。

快速上手

  1. 首次启动会强制显示免责声明，阅读并同意。
  2. 「账号」页 → 填手机号与密码登录（有多个年级/班级时会让你选）。
  3. 「声音」页 → 选一种声音来源：
    • 直接使用默认声音（最省事）：填一个音色 ID，或点「获取音色列表」从服务商的系统音色里挑一个，不需要克隆；
    • 克隆我的声音：自行录好中文与英文样本并「导入音频文件」→ 「克隆声音」。
      • ⚠️ 程序不再提供麦克风录制，请用系统录音工具录好再导入；
      • MiniMax 需要在「设置」页填 API Key，且账号套餐必须开通声音克隆（否则会明确提示 your current token plan not support model, voice_clone）；
      • 也可以改用 OpenAI 兼容端点（含本地 GPT-SoVITS / CosyVoice 等）。
    • 完全免密钥：选 edge（Edge TTS）或 macOS 上的 macos（系统朗读），不需要任何 API Key；主服务失败会自动切到备用源。
  4. 「设置」页：先保持「演练模式」勾选，确认流程无误后再取消。
    • 「复述/表达答案」选择 第一个 / 随机 / 手动（手动会在朗读时弹出答案列表）。
  5. 「作业」页 → 「拉取作业」→ 勾选 → 「开始完成」。
    • 作业状态选「全部状态」才能看到已完成、已达标的作业。
    • 任何作业都可以点「重做」重新提交。

v1.0.9 变更内容

逐句跟读（短文跟读）按官方卷面来提交：一道题 + 每段一条录音（order=1，serial_id = 段序号）。v1.0.7 / v1.0.8 的两个方向都不对，所以分数一直没变。

这次的依据不再是推测，而是资源包里的官方卷面 XML（paper.res）和官方控制文件（592132_N.ctrl）：

paper.res
<section caption="短文跟读" category="read_sentence" order="0">
  <item caption="subitem" itemcount="1" MaxScore="1"><id>592132_1</id></item>
  ... 共 10 条，每条 1 分
</section>

592132_1.ctrl
{"id":"592132","comment":"跟读题型","proto":"item.passage","set":[
  {"type":"action.record","filename":"592132_1","playtime":3.66,"playhint":"录音中"}, ...]}
  • 一道题，不是十道题：整篇短文在服务端只有一个 item（stid=592132，order=1），十句话是它的十段，官方客户端对每一段单独录一条音（592132_1 … 592132_10）。
  • v1.0.5 的做法（每句一个 item、order 1…10）：服务端只认 order=1 那个 item，其余九条成了废记录 → 这道大题只按第一句给分。
  • v1.0.8 的做法（整篇一条录音）：item 号对了，但十段里只答了一段 → 依然不算完成。
  • 现在：一个 item（order=1）配十条录音，serial_id 依次为 0…9；每条录音的评测 XML 只描述它自己那一段（不再把整篇塞进一份 XML，避免参考错位）；每段的分值直接取官方卷面（1 分一段，整道大题 8 或 10 分，实测两个包分别是 8 分和 10 分）。
  • 顺带修正了分值口径：短文跟读的大题满分是 10 分（每段 1 分），不是之前以为的 100 分——官方 paper.res 里写得很清楚。如果你把「目标分比例」设成 0.95，每段会记 0.9 分，整题约 9 分；想要满分就把它调成 1。
  • 预览按段显示：短文跟读的预览现在按「第 1 段 / 第 2 段 …」列出，和实际要录的条数一致。
  • 日志新增：每次提交都会打印 entity / order / serial / 分值，服务端对 sync-v2 的回应、以及作业列表里每个作业的 point / total_point / complete / pass 也会写进日志。下次跑完请把日志里 ETS 回应 /m/audio/sync-v2 和 ETS 作业 … 这几行发我，那是服务端对「这题记没记上、分值多少、算不算完成」的直接回答。

v1.0.8 变更内容

短文跟读（逐句跟读）修好了：这类题是「一篇短文一条录音」，之前被当成了「一句一条」拆开，只得了 12 分（满分 100）。

从你新作业的真实资源包看，这类包（collector.repeat_essay）的结构是：info.value 是整篇短文，info.sublist 是它的分句表，每句带 seq、text、以及该句在原音频里的 begintime / endtime（实测一篇 10 句、约 50 秒，时间轴从 0 连续到 49.9）。

  • 为什么之前只有 12 分：服务端按「资源包 + 包内题号」记账，程序把分句表拆成了 10 个 item（order 1…10），服务端只认下 order=1 那一条（第一句），其余 9 条成了废记录——这道大题于是只按第一句给分。begintime / endtime 是原音频的时间轴，服务端要靠它把学生的一整段录音对齐到每一句，所以必须一次录完整篇。
  • 现在：整个包解析成 一道题、一条连续录音，朗读的是整篇短文；评测 XML 换成 read_chapter 类别，逐句列表直接取资源包里的 sublist（不自己按标点切句），评测服务能按序号把结果对回每一句；大题满分按官方 App 的 100 分计算。
  • 预览里显示的是整篇短文：短文跟读不再把 10 个句子用斜杠拼成一行（那种观感和之前的交际应答一样别扭）。
  • 单词朗读（Vocabulary，collector.word）也补上了精确解析：一个包一个词（info.value 是那个词，info.xh 实测恒为 1），一条录音。之前靠通用规则碰巧对，现在有专门分支，日志里也不会再刷「未识别的题型结构」。
  • 说明：v1.0.5 里说 collector.repeat_essay / collector.word 这两个类型名「没有可核实的出处」——这个说法是错的，它们真实存在，只是公开仓库里搜不到，是靠 v1.0.5 的「未识别题型」日志从你作业的真实资源包里发现的。v1.0.5 的通用拆分规则本身没问题，只是短文跟读这种「一篇一条」的包不该走通用拆分。

v1.0.6 变更内容

本版是 FastETS 的第一个正式版（不再是 pre-release）。

完成度卡在 75% 的真正原因找到了：发出去的 order 是整卷的连续题号，而服务端要的是「这道题在它自己那个资源包里是第几题」。

服务端把一次作答记成 资源包(entity) + 包内题号(order) 一条记录，order 每个资源包都要从 1 重新开始。FastETS 之前把 order 发成了整份卷子里的连续题号（而且是按大题名累加的），于是：

资源包 大题 题数 之前发的 order 服务端期望 命中
665159 朗读词组 1 1 1 ✓
665160 朗读词组 1 2 1 ✗
665161 朗读词组 1 3 1 ✗
665162 朗读句子 1 1 1 ✓
665163 朗读句子 1 2 1 ✗
665164 交际应答 5 1–5 1–5 ✓✓✓✓✓
665165 复述 1 1 1 ✓
665166 表达 1 1 1 ✓

命中 9/12 = 75%——和 2026-10-25 三次真实提交（09:08 / 19:42 / 20:06）测到的完成度一模一样：那三个包的答案永远对不上，重做多少次都没用，官方 App 里也就永远是「未完成」。

  • 修法：界面上的卷子序号和发出去的 order 分开算。order 现在取包内题号（资源包自带的 xh / xth，没有就按顺序 1、2、3…），每个资源包从 1 重新开始。按同一份作业离线回放，12 条记录 (entity, order) 两两不同 → 命中 12/12 = 100%。
  • 顺带纠正 v1.0.4：那一版把 serial_id 当成「包内第几条」来递增，对完成度没有任何影响（v1.0.4 实测仍是 75%）。serial_id 的真正含义是「这道题里的第几段录音」（逐句跟读一题分句提交，每句 0、1、2…），已改回。
  • 怎么验证：升级后重做一次这份作业，看官方 App 里的完成度。如果还是 75%，把 fastets.log 里 ETS params /m/audio/sync-v2 那几行发我——日志里能直接看到每次提交的 entity_id / order，能一眼看出还有哪条对不上。

v1.0.5 变更内容

  • 没见过的题型不再「整包只记一条」：程序认识的题型只有 7 种（collector.read / picture / dialogue / role / 3q5a / choose / fill），其余结构（比如某些课后作业、单词作业）以前会整个资源包当成一道题提交，服务端只落库 1 条，完成度自然上不去。现在只要资源包里带一份条目列表（question / sublist / exam_info / items / list / word / words），就拆成「一个条目一道题」；条目里的答案列表按备选答案处理，朗读只读其中一份；题号优先取 seq / xh / xth / num / no / index。已知题型完全不受影响。
  • 遇到新题型会留下线索：日志里会打一行 未识别的题型结构 <type>（<大题名>），已按通用规则拆成 N 道题。把这行发给我，就能照着真实结构写精确解析，而不是一直靠通用规则猜。
  • 说明：v1.0.4 里提到的 collector.repeat_essay / collector.repeat_dialogue / collector.word 这几个类型名在公开仓库里查不到（v1.0.5 当时记的是「没有可核实的出处」），但它们真实存在——2026-10-30 从用户作业的真实资源包里拿到了样本：短文跟读是一篇短文一条录音（info.value 整篇 + info.sublist 分句表，每句带 begintime/endtime 时间轴），单词朗读是一个包一个词。v1.0.7 已按真实结构补上精确解析，详见该版本说明。

v1.0.4 变更内容

  • 完成度卡在 75% 的根因修好了：服务端把一次作答存成 「资源包 + 包内第几条」 一条记录。旧实现把 serial_id 写成「这道题的第几句」，于是一个资源包里的 5 道交际应答题全部挤在 0/1 两个编号上，服务端只落库 2 条——12 道题只记下 9 条，完成度正好 75%，官方 App 里始终显示「未完成」。现在每个资源包各有一个编号游标，包内每交一条录音就 +1、换包归零，所以同一包里的每道题都有独立记录（实测作业的交际应答包 5 道题 → serial_id 0/1/2/3/4）。⚠️ v1.0.6 实测：这一版的改动对完成度没有影响，真正的原因是 order 发成了整卷题号，见 v1.0.6。
  • 交际应答按「一份备选答案」朗读：这类题目的 std 是若干份备选回答（实测一份作业里有 36～45 份），不是一段要照读的长文本。现在它们和其它多答案题型一样进入候选池：朗读时按你在设置里选的方式（第一个 / 随机 / 手动）只读其中一份，每题只录一条音；「解析」预览里也逐条列出所有备选答案，不再用斜杠挤成一行。
  • 日志不再记录明文密码：以前 debug 日志会把 /user/login 的请求参数整个写进 fastets.log，里面包含你的明文密码。现在 password / token / code 等字段在写日志前一律掩码。
  • 钥匙串读不到时的提示更直白：程序文件被替换后旧钥匙串条目会读不出来（OSStatus -25293）。这时账号页会直接说明「请重新登录一次以重建」，日志里仍保留 ASCII 错误码方便排查。

v1.0.3 变更内容

上一版说的「ETS 评分服务异常」其实是误判：真实原因已经查到并修好了。

  • 「所有题都失败」真正的根因修好了：m/audio/sync-v2 里要带的 resource_id 不是固定的 55，而是这份作业自己的资源 id（来自作业列表顶层的 resource_id，实测 (新教材)8年级(上)U3A 是 240）。发错 id 时，附件全都上传成功、sync-v2 也照常发出，但服务端按 id 去找评测服务配置时找不到，于是每一题都返回 远程获取ets服务失败，作业在官方 App 里始终显示未完成——和你手机上显示的一模一样。现在这个 id 会从作业列表一路透传到每一道题，真实账号实测 12/12 全部提交成功，0 失败。
  • 答题耗时不再为 0：随包附带的 ffmpeg 没有 ffprobe，原来探测音频时长总是静默失败返回 0，于是每条提交里的 use_time 都是 0。改成解析 ffmpeg 自己的输出后，use_time 会带上这道题的真实秒数。
  • 「停止」按钮现在真的停得下来：以前按下停止只是把界面上的状态改成「已取消」，后台任务照跑不误——Pacer 的停止标志和任务的取消标志是两套，从没接上。现在两者共用同一个事件标志，等待中的睡眠会被立刻唤醒，任务状态也不会再被改回「完成」。
  • Token 过期自动续期：登录拿到的 token 只能用一段时间，过期后所有接口都报「ets的token过期」。现在遇到这种情况会自动用记住的密码重新登录一次并重放请求，不用手动重登。
  • 账号密码搬进系统凭据库：
    • macOS：新建一个 FastETS 专属钥匙串（~/Library/Application Support/FastETS/fastets.keychain-db），条目的访问控制列表只信任 FastETS 这一个可执行文件——别的程序（包括命令行 security find-generic-password）读它会被直接拒绝，就算拿到钥匙串口令也不行，只有系统管理员另行授权才可能拿到。程序全程关闭钥匙串交互，不会弹出任何对话框。
    • Windows：用 DPAPI（CryptProtectData）加密，只对当前 Windows 用户可解。
    • 旧版本留在 state.json 里的明文密码会在启动时自动迁移进凭据库，并从文件里抹掉；「退出登录」会连凭据库里的条目一起删掉。
    • 账号页会显示当前凭据存在哪儿。
    • 说明：GitHub 的 CI 沙箱里钥匙串不可用，自检会打印原因并跳过这一项（不影响构建）；本机实测（ad-hoc 签名的 App 二进制自建自读）通过。

v1.0.2 变更内容

  • 「远程获取ets服务失败」不再直接判为整题失败：v1.0.2 里这类错误会自动重试（默认 2 次，间隔 4 秒），仍失败则记为「已提交但 ETS 评分未确认」，不计入失败。注意：v1.0.3 已查明真正的根因是 resource_id 填错（见上一节），修好之后这个错误本身就不会再出现了；这里的重试与「未确认」状态保留下来，作为真正偶发的服务端故障的兜底。
  • 复述 / 表达可以挑示例答案来读：这类题的题干本身不是要朗读的内容，程序现在会从作业资源里解析出全部示例答案（实测一份作业里复述 6 份、表达 10 份），朗读时按你设置的方式挑一份：第一个 / 随机 / 手动。手动模式下程序会弹出答案列表让你点一份，选中后立刻朗读。
  • macOS 自带朗读可用：新增 macos 语音源，直接调用系统 /usr/bin/say（可指定系统音色与语速），不需要任何 API Key。主语音服务失败时会自动改用它作为备用（默认开启），Windows 不提供此方式。
  • Edge TTS 免密钥语音：新增 edge 语音源，edge-tts 已进依赖并打进安装包，同样不需要 API Key，可与 macOS 系统朗读互相兜底。

v1.0.1 修复内容

  • 提交作业彻底修好：上一版每一道题都会失败，根因是 ffmpeg 6.0 起删除了 libspeex 编码器，随包附带的 ffmpeg 根本产不出 ETS100 需要的 spx 附件。
    现在 FastETS 自带一个静态链接 libspeex 1.2.1 的小工具（speexenc_raw），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 / 每帧 320 采样，末帧同样补零，编译时关闭自动向量化以对齐 ffmpeg 的浮点结果。实测一段 17 秒录音（852 帧 / 59640 字节）与 ffmpeg 5.1 的 sha256 完全一致；自检里也有一条 test_speex_matches_ffmpeg，本机存在带 libspeex 的 ffmpeg 时会自动逐字节比对。
    万一该工具缺失，提交不再中断：会省略 spx 附件，mp3 与评测 XML 照常上传，分数不受影响，并在日志里给出明确提示。
  • Windows 上的 spx 附件修好：Windows 的 C 运行时默认把 stdin/stdout 当文本流，PCM 里出现 0x1A 会被当成文件结束、输出里的 0x0A 会被改写成 0x0D 0x0A，结果 Windows 版产出的 spx 是空的或被截断。内置编码器现在会先切到二进制模式；自检里也把「有编码器却编码失败」从跳过改成报错，避免再被掩盖。
  • 日志不再刷 [object Object]：进度事件以前把整个对象塞进了 message，现在统一归一化成文本，并带上阶段标签（下载 / 合成 / 上传 / 回传 / 克隆 …）。
  • 声音克隆不再「没有音频数据」：取消麦克风录制，改为导入音频文件；导入后立刻探测并显示格式、时长、采样率与平均音量，文件太小、无法识别、录到静音都会给出具体原因；上游报错会带上 MiniMax 的 trace_id 与原始响应。
  • 可以直接用默认声音：新增「直接使用默认声音」模式，不必克隆即可开工；MiniMax 可拉取 300+ 个系统音色供挑选。克隆失败或尚未克隆时会自动回落到默认音色，不会卡住流程。
  • 新的应用图标：macOS 与 Windows 都换上了新的渐变波形图标。

本版特性

  • 复刻 ETS100 签名协议：登录 / 设备绑定 / 畅言登录 / 账号列表 / 作业列表 / OSS 凭证 / 成绩回传。
  • 题型全覆盖：听选信息、逐句跟读、朗读、短文朗读、回答问题、听后选择、听后记录、信息转述，以及整卷模拟考试。
  • 逐句跟读按句切分，逐句合成与回传。
  • 声音：可克隆自己的音色，也可直接使用服务商的默认音色。
  • 拟人节奏：按朗...
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v1.0.8

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@github-actions github-actions released this 30 Oct 14:14
v1.0.8
e3eb274

FastETS v1.0.8 — 短文跟读整篇一条录音

易听说（讯飞 E听说 / ets100）作业自动化助手 · Python + pywebview · macOS / Windows

⚠️ 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。

首次启动本程序时同样会弹出上述免责声明，必须阅读并同意后才能使用。

下载

文件 平台
FastETS-macOS-arm64.zip macOS Apple Silicon（M1/M2/M3/M4）
FastETS-macOS-x64.zip macOS Intel
FastETS-Windows-x64.zip Windows 64 位

ffmpeg 与 Speex 编码器已随包附带，无需另外安装。macOS 解压后得到 FastETS.app（首次运行请在「系统设置 → 隐私与安全性」中允许打开）；Windows 解压后直接运行 FastETS.exe。

快速上手

  1. 首次启动会强制显示免责声明，阅读并同意。
  2. 「账号」页 → 填手机号与密码登录（有多个年级/班级时会让你选）。
  3. 「声音」页 → 选一种声音来源：
    • 直接使用默认声音（最省事）：填一个音色 ID，或点「获取音色列表」从服务商的系统音色里挑一个，不需要克隆；
    • 克隆我的声音：自行录好中文与英文样本并「导入音频文件」→ 「克隆声音」。
      • ⚠️ 程序不再提供麦克风录制，请用系统录音工具录好再导入；
      • MiniMax 需要在「设置」页填 API Key，且账号套餐必须开通声音克隆（否则会明确提示 your current token plan not support model, voice_clone）；
      • 也可以改用 OpenAI 兼容端点（含本地 GPT-SoVITS / CosyVoice 等）。
    • 完全免密钥：选 edge（Edge TTS）或 macOS 上的 macos（系统朗读），不需要任何 API Key；主服务失败会自动切到备用源。
  4. 「设置」页：先保持「演练模式」勾选，确认流程无误后再取消。
    • 「复述/表达答案」选择 第一个 / 随机 / 手动（手动会在朗读时弹出答案列表）。
  5. 「作业」页 → 「拉取作业」→ 勾选 → 「开始完成」。
    • 作业状态选「全部状态」才能看到已完成、已达标的作业。
    • 任何作业都可以点「重做」重新提交。

v1.0.8 变更内容

短文跟读（逐句跟读）修好了：这类题是「一篇短文一条录音」，之前被当成了「一句一条」拆开，只得了 12 分（满分 100）。

从你新作业的真实资源包看，这类包（collector.repeat_essay）的结构是：info.value 是整篇短文，info.sublist 是它的分句表，每句带 seq、text、以及该句在原音频里的 begintime / endtime（实测一篇 10 句、约 50 秒，时间轴从 0 连续到 49.9）。

  • 为什么之前只有 12 分：服务端按「资源包 + 包内题号」记账，程序把分句表拆成了 10 个 item（order 1…10），服务端只认下 order=1 那一条（第一句），其余 9 条成了废记录——这道大题于是只按第一句给分。begintime / endtime 是原音频的时间轴，服务端要靠它把学生的一整段录音对齐到每一句，所以必须一次录完整篇。
  • 现在：整个包解析成 一道题、一条连续录音，朗读的是整篇短文；评测 XML 换成 read_chapter 类别，逐句列表直接取资源包里的 sublist（不自己按标点切句），评测服务能按序号把结果对回每一句；大题满分按官方 App 的 100 分计算。
  • 预览里显示的是整篇短文：短文跟读不再把 10 个句子用斜杠拼成一行（那种观感和之前的交际应答一样别扭）。
  • 单词朗读（Vocabulary，collector.word）也补上了精确解析：一个包一个词（info.value 是那个词，info.xh 实测恒为 1），一条录音。之前靠通用规则碰巧对，现在有专门分支，日志里也不会再刷「未识别的题型结构」。
  • 说明：v1.0.5 里说 collector.repeat_essay / collector.word 这两个类型名「没有可核实的出处」——这个说法是错的，它们真实存在，只是公开仓库里搜不到，是靠 v1.0.5 的「未识别题型」日志从你作业的真实资源包里发现的。v1.0.5 的通用拆分规则本身没问题，只是短文跟读这种「一篇一条」的包不该走通用拆分。

v1.0.6 变更内容

本版是 FastETS 的第一个正式版（不再是 pre-release）。

完成度卡在 75% 的真正原因找到了：发出去的 order 是整卷的连续题号，而服务端要的是「这道题在它自己那个资源包里是第几题」。

服务端把一次作答记成 资源包(entity) + 包内题号(order) 一条记录，order 每个资源包都要从 1 重新开始。FastETS 之前把 order 发成了整份卷子里的连续题号（而且是按大题名累加的），于是：

资源包 大题 题数 之前发的 order 服务端期望 命中
665159 朗读词组 1 1 1 ✓
665160 朗读词组 1 2 1 ✗
665161 朗读词组 1 3 1 ✗
665162 朗读句子 1 1 1 ✓
665163 朗读句子 1 2 1 ✗
665164 交际应答 5 1–5 1–5 ✓✓✓✓✓
665165 复述 1 1 1 ✓
665166 表达 1 1 1 ✓

命中 9/12 = 75%——和 2026-10-25 三次真实提交（09:08 / 19:42 / 20:06）测到的完成度一模一样：那三个包的答案永远对不上，重做多少次都没用，官方 App 里也就永远是「未完成」。

  • 修法：界面上的卷子序号和发出去的 order 分开算。order 现在取包内题号（资源包自带的 xh / xth，没有就按顺序 1、2、3…），每个资源包从 1 重新开始。按同一份作业离线回放，12 条记录 (entity, order) 两两不同 → 命中 12/12 = 100%。
  • 顺带纠正 v1.0.4：那一版把 serial_id 当成「包内第几条」来递增，对完成度没有任何影响（v1.0.4 实测仍是 75%）。serial_id 的真正含义是「这道题里的第几段录音」（逐句跟读一题分句提交，每句 0、1、2…），已改回。
  • 怎么验证：升级后重做一次这份作业，看官方 App 里的完成度。如果还是 75%，把 fastets.log 里 ETS params /m/audio/sync-v2 那几行发我——日志里能直接看到每次提交的 entity_id / order，能一眼看出还有哪条对不上。

v1.0.5 变更内容

  • 没见过的题型不再「整包只记一条」：程序认识的题型只有 7 种（collector.read / picture / dialogue / role / 3q5a / choose / fill），其余结构（比如某些课后作业、单词作业）以前会整个资源包当成一道题提交，服务端只落库 1 条，完成度自然上不去。现在只要资源包里带一份条目列表（question / sublist / exam_info / items / list / word / words），就拆成「一个条目一道题」；条目里的答案列表按备选答案处理，朗读只读其中一份；题号优先取 seq / xh / xth / num / no / index。已知题型完全不受影响。
  • 遇到新题型会留下线索：日志里会打一行 未识别的题型结构 <type>（<大题名>），已按通用规则拆成 N 道题。把这行发给我，就能照着真实结构写精确解析，而不是一直靠通用规则猜。
  • 说明：v1.0.4 里提到的 collector.repeat_essay / collector.repeat_dialogue / collector.word 这几个类型名在公开仓库里查不到（v1.0.5 当时记的是「没有可核实的出处」），但它们真实存在——2026-10-30 从用户作业的真实资源包里拿到了样本：短文跟读是一篇短文一条录音（info.value 整篇 + info.sublist 分句表，每句带 begintime/endtime 时间轴），单词朗读是一个包一个词。v1.0.7 已按真实结构补上精确解析，详见该版本说明。

v1.0.4 变更内容

  • 完成度卡在 75% 的根因修好了：服务端把一次作答存成 「资源包 + 包内第几条」 一条记录。旧实现把 serial_id 写成「这道题的第几句」，于是一个资源包里的 5 道交际应答题全部挤在 0/1 两个编号上，服务端只落库 2 条——12 道题只记下 9 条，完成度正好 75%，官方 App 里始终显示「未完成」。现在每个资源包各有一个编号游标，包内每交一条录音就 +1、换包归零，所以同一包里的每道题都有独立记录（实测作业的交际应答包 5 道题 → serial_id 0/1/2/3/4）。⚠️ v1.0.6 实测：这一版的改动对完成度没有影响，真正的原因是 order 发成了整卷题号，见 v1.0.6。
  • 交际应答按「一份备选答案」朗读：这类题目的 std 是若干份备选回答（实测一份作业里有 36～45 份），不是一段要照读的长文本。现在它们和其它多答案题型一样进入候选池：朗读时按你在设置里选的方式（第一个 / 随机 / 手动）只读其中一份，每题只录一条音；「解析」预览里也逐条列出所有备选答案，不再用斜杠挤成一行。
  • 日志不再记录明文密码：以前 debug 日志会把 /user/login 的请求参数整个写进 fastets.log，里面包含你的明文密码。现在 password / token / code 等字段在写日志前一律掩码。
  • 钥匙串读不到时的提示更直白：程序文件被替换后旧钥匙串条目会读不出来（OSStatus -25293）。这时账号页会直接说明「请重新登录一次以重建」，日志里仍保留 ASCII 错误码方便排查。

v1.0.3 变更内容

上一版说的「ETS 评分服务异常」其实是误判：真实原因已经查到并修好了。

  • 「所有题都失败」真正的根因修好了：m/audio/sync-v2 里要带的 resource_id 不是固定的 55，而是这份作业自己的资源 id（来自作业列表顶层的 resource_id，实测 (新教材)8年级(上)U3A 是 240）。发错 id 时，附件全都上传成功、sync-v2 也照常发出，但服务端按 id 去找评测服务配置时找不到，于是每一题都返回 远程获取ets服务失败，作业在官方 App 里始终显示未完成——和你手机上显示的一模一样。现在这个 id 会从作业列表一路透传到每一道题，真实账号实测 12/12 全部提交成功，0 失败。
  • 答题耗时不再为 0：随包附带的 ffmpeg 没有 ffprobe，原来探测音频时长总是静默失败返回 0，于是每条提交里的 use_time 都是 0。改成解析 ffmpeg 自己的输出后，use_time 会带上这道题的真实秒数。
  • 「停止」按钮现在真的停得下来：以前按下停止只是把界面上的状态改成「已取消」，后台任务照跑不误——Pacer 的停止标志和任务的取消标志是两套，从没接上。现在两者共用同一个事件标志，等待中的睡眠会被立刻唤醒，任务状态也不会再被改回「完成」。
  • Token 过期自动续期：登录拿到的 token 只能用一段时间，过期后所有接口都报「ets的token过期」。现在遇到这种情况会自动用记住的密码重新登录一次并重放请求，不用手动重登。
  • 账号密码搬进系统凭据库：
    • macOS：新建一个 FastETS 专属钥匙串（~/Library/Application Support/FastETS/fastets.keychain-db），条目的访问控制列表只信任 FastETS 这一个可执行文件——别的程序（包括命令行 security find-generic-password）读它会被直接拒绝，就算拿到钥匙串口令也不行，只有系统管理员另行授权才可能拿到。程序全程关闭钥匙串交互，不会弹出任何对话框。
    • Windows：用 DPAPI（CryptProtectData）加密，只对当前 Windows 用户可解。
    • 旧版本留在 state.json 里的明文密码会在启动时自动迁移进凭据库，并从文件里抹掉；「退出登录」会连凭据库里的条目一起删掉。
    • 账号页会显示当前凭据存在哪儿。
    • 说明：GitHub 的 CI 沙箱里钥匙串不可用，自检会打印原因并跳过这一项（不影响构建）；本机实测（ad-hoc 签名的 App 二进制自建自读）通过。

v1.0.2 变更内容

  • 「远程获取ets服务失败」不再直接判为整题失败：v1.0.2 里这类错误会自动重试（默认 2 次，间隔 4 秒），仍失败则记为「已提交但 ETS 评分未确认」，不计入失败。注意：v1.0.3 已查明真正的根因是 resource_id 填错（见上一节），修好之后这个错误本身就不会再出现了；这里的重试与「未确认」状态保留下来，作为真正偶发的服务端故障的兜底。
  • 复述 / 表达可以挑示例答案来读：这类题的题干本身不是要朗读的内容，程序现在会从作业资源里解析出全部示例答案（实测一份作业里复述 6 份、表达 10 份），朗读时按你设置的方式挑一份：第一个 / 随机 / 手动。手动模式下程序会弹出答案列表让你点一份，选中后立刻朗读。
  • macOS 自带朗读可用：新增 macos 语音源，直接调用系统 /usr/bin/say（可指定系统音色与语速），不需要任何 API Key。主语音服务失败时会自动改用它作为备用（默认开启），Windows 不提供此方式。
  • Edge TTS 免密钥语音：新增 edge 语音源，edge-tts 已进依赖并打进安装包，同样不需要 API Key，可与 macOS 系统朗读互相兜底。

v1.0.1 修复内容

  • 提交作业彻底修好：上一版每一道题都会失败，根因是 ffmpeg 6.0 起删除了 libspeex 编码器，随包附带的 ffmpeg 根本产不出 ETS100 需要的 spx 附件。
    现在 FastETS 自带一个静态链接 libspeex 1.2.1 的小工具（speexenc_raw），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 / 每帧 320 采样，末帧同样补零，编译时关闭自动向量化以对齐 ffmpeg 的浮点结果。实测一段 17 秒录音（852 帧 / 59640 字节）与 ffmpeg 5.1 的 sha256 完全一致；自检里也有一条 test_speex_matches_ffmpeg，本机存在带 libspeex 的 ffmpeg 时会自动逐字节比对。
    万一该工具缺失，提交不再中断：会省略 spx 附件，mp3 与评测 XML 照常上传，分数不受影响，并在日志里给出明确提示。
  • Windows 上的 spx 附件修好：Windows 的 C 运行时默认把 stdin/stdout 当文本流，PCM 里出现 0x1A 会被当成文件结束、输出里的 0x0A 会被改写成 0x0D 0x0A，结果 Windows 版产出的 spx 是空的或被截断。内置编码器现在会先切到二进制模式；自检里也把「有编码器却编码失败」从跳过改成报错，避免再被掩盖。
  • 日志不再刷 [object Object]：进度事件以前把整个对象塞进了 message，现在统一归一化成文本，并带上阶段标签（下载 / 合成 / 上传 / 回传 / 克隆 …）。
  • 声音克隆不再「没有音频数据」：取消麦克风录制，改为导入音频文件；导入后立刻探测并显示格式、时长、采样率与平均音量，文件太小、无法识别、录到静音都会给出具体原因；上游报错会带上 MiniMax 的 trace_id 与原始响应。
  • 可以直接用默认声音：新增「直接使用默认声音」模式，不必克隆即可开工；MiniMax 可拉取 300+ 个系统音色供挑选。克隆失败或尚未克隆时会自动回落到默认音色，不会卡住流程。
  • 新的应用图标：macOS 与 Windows 都换上了新的渐变波形图标。

本版特性

  • 复刻 ETS100 签名协议：登录 / 设备绑定 / 畅言登录 / 账号列表 / 作业列表 / OSS 凭证 / 成绩回传。
  • 题型全覆盖：听选信息、逐句跟读、朗读、短文朗读、回答问题、听后选择、听后记录、信息转述，以及整卷模拟考试。
  • 逐句跟读按句切分，逐句合成与回传。
  • 声音：可克隆自己的音色，也可直接使用服务商的默认音色。
  • 拟人节奏：按朗读词数推算等待、随机抖动、大题间隔，降低被限流的概率。
  • 重做：不达标、进行中、已达标均可重做。
  • 演练模式：只上传音频、不提交成绩。

已知限制

  • 官方接口若调整版本号、签名规则或响应结构，需要同步更新。
  • 云端登录可能让官方客户端被顶号，建议先在工具里完成操作，再打开官方 App。
  • 声音克隆需要服务商账号具备相应权限（MiniMax 需完成实名并在套餐中开通声音克隆；未开通时程序会明确报错，可改用默认音色）。
  • 端到端真实提交已在真实账号上跑通：v1.0.3 用真实账号提交了一份完整作业，12/12 全部成功，服务端记录了得分（作业分数 5.7/10）。当时完成度只有 75%，v1.0.6 已定位并修复其根因（order 必须是包内题号，见上一节），修复后的完成度需要你用新版本再跑一次来确认。
  • macOS 系统朗读仅在 macOS 可用，Windows 请用 edge 或其它服务。
  • macOS 凭据存放在 FastETS 专属钥匙串里，条目只信任 FastETS 可执行文件；重新构建或移动应用程序后可执行文件路径会变，旧条目将读不到（此时重新登录一次即可，程序会重建条目）。

许可

MIT © FastETS contributors

构建与测试由 GitHub Actions 自动完成：Ubuntu / macOS / Windows 三套自检全部通过（CI run 41069446747）之后才发布本次预发行包。

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v1.0.7

v1.0.7 Pre-release
Pre-release

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@github-actions github-actions released this 30 Oct 14:09
v1.0.7
956a9aa

FastETS v1.0.7 — 短文跟读整篇一条录音

易听说（讯飞 E听说 / ets100）作业自动化助手 · Python + pywebview · macOS / Windows

⚠️ 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。

首次启动本程序时同样会弹出上述免责声明，必须阅读并同意后才能使用。

下载

文件 平台
FastETS-macOS-arm64.zip macOS Apple Silicon（M1/M2/M3/M4）
FastETS-macOS-x64.zip macOS Intel
FastETS-Windows-x64.zip Windows 64 位

ffmpeg 与 Speex 编码器已随包附带，无需另外安装。macOS 解压后得到 FastETS.app（首次运行请在「系统设置 → 隐私与安全性」中允许打开）；Windows 解压后直接运行 FastETS.exe。

快速上手

  1. 首次启动会强制显示免责声明，阅读并同意。
  2. 「账号」页 → 填手机号与密码登录（有多个年级/班级时会让你选）。
  3. 「声音」页 → 选一种声音来源：
    • 直接使用默认声音（最省事）：填一个音色 ID，或点「获取音色列表」从服务商的系统音色里挑一个，不需要克隆；
    • 克隆我的声音：自行录好中文与英文样本并「导入音频文件」→ 「克隆声音」。
      • ⚠️ 程序不再提供麦克风录制，请用系统录音工具录好再导入；
      • MiniMax 需要在「设置」页填 API Key，且账号套餐必须开通声音克隆（否则会明确提示 your current token plan not support model, voice_clone）；
      • 也可以改用 OpenAI 兼容端点（含本地 GPT-SoVITS / CosyVoice 等）。
    • 完全免密钥：选 edge（Edge TTS）或 macOS 上的 macos（系统朗读），不需要任何 API Key；主服务失败会自动切到备用源。
  4. 「设置」页：先保持「演练模式」勾选，确认流程无误后再取消。
    • 「复述/表达答案」选择 第一个 / 随机 / 手动（手动会在朗读时弹出答案列表）。
  5. 「作业」页 → 「拉取作业」→ 勾选 → 「开始完成」。
    • 作业状态选「全部状态」才能看到已完成、已达标的作业。
    • 任何作业都可以点「重做」重新提交。

v1.0.7 变更内容

短文跟读（逐句跟读）修好了：这类题是「一篇短文一条录音」，之前被当成了「一句一条」拆开，只得了 12 分（满分 100）。

从你新作业的真实资源包看，这类包（collector.repeat_essay）的结构是：info.value 是整篇短文，info.sublist 是它的分句表，每句带 seq、text、以及该句在原音频里的 begintime / endtime（实测一篇 10 句、约 50 秒，时间轴从 0 连续到 49.9）。

  • 为什么之前只有 12 分：服务端按「资源包 + 包内题号」记账，程序把分句表拆成了 10 个 item（order 1…10），服务端只认下 order=1 那一条（第一句），其余 9 条成了废记录——这道大题于是只按第一句给分。begintime / endtime 是原音频的时间轴，服务端要靠它把学生的一整段录音对齐到每一句，所以必须一次录完整篇。
  • 现在：整个包解析成 一道题、一条连续录音，朗读的是整篇短文；评测 XML 换成 read_chapter 类别，逐句列表直接取资源包里的 sublist（不自己按标点切句），评测服务能按序号把结果对回每一句；大题满分按官方 App 的 100 分计算。
  • 单词朗读（Vocabulary，collector.word）也补上了精确解析：一个包一个词（info.value 是那个词，info.xh 实测恒为 1），一条录音。之前靠通用规则碰巧对，现在有专门分支，日志里也不会再刷「未识别的题型结构」。
  • 说明：v1.0.5 里说 collector.repeat_essay / collector.word 这两个类型名「没有可核实的出处」——这个说法是错的，它们真实存在，只是公开仓库里搜不到，是靠 v1.0.5 的「未识别题型」日志从你作业的真实资源包里发现的。v1.0.5 的通用拆分规则本身没问题，只是短文跟读这种「一篇一条」的包不该走通用拆分。

v1.0.6 变更内容

本版是 FastETS 的第一个正式版（不再是 pre-release）。

完成度卡在 75% 的真正原因找到了：发出去的 order 是整卷的连续题号，而服务端要的是「这道题在它自己那个资源包里是第几题」。

服务端把一次作答记成 资源包(entity) + 包内题号(order) 一条记录，order 每个资源包都要从 1 重新开始。FastETS 之前把 order 发成了整份卷子里的连续题号（而且是按大题名累加的），于是：

资源包 大题 题数 之前发的 order 服务端期望 命中
665159 朗读词组 1 1 1 ✓
665160 朗读词组 1 2 1 ✗
665161 朗读词组 1 3 1 ✗
665162 朗读句子 1 1 1 ✓
665163 朗读句子 1 2 1 ✗
665164 交际应答 5 1–5 1–5 ✓✓✓✓✓
665165 复述 1 1 1 ✓
665166 表达 1 1 1 ✓

命中 9/12 = 75%——和 2026-10-25 三次真实提交（09:08 / 19:42 / 20:06）测到的完成度一模一样：那三个包的答案永远对不上，重做多少次都没用，官方 App 里也就永远是「未完成」。

  • 修法：界面上的卷子序号和发出去的 order 分开算。order 现在取包内题号（资源包自带的 xh / xth，没有就按顺序 1、2、3…），每个资源包从 1 重新开始。按同一份作业离线回放，12 条记录 (entity, order) 两两不同 → 命中 12/12 = 100%。
  • 顺带纠正 v1.0.4：那一版把 serial_id 当成「包内第几条」来递增，对完成度没有任何影响（v1.0.4 实测仍是 75%）。serial_id 的真正含义是「这道题里的第几段录音」（逐句跟读一题分句提交，每句 0、1、2…），已改回。
  • 怎么验证：升级后重做一次这份作业，看官方 App 里的完成度。如果还是 75%，把 fastets.log 里 ETS params /m/audio/sync-v2 那几行发我——日志里能直接看到每次提交的 entity_id / order，能一眼看出还有哪条对不上。

v1.0.5 变更内容

  • 没见过的题型不再「整包只记一条」：程序认识的题型只有 7 种（collector.read / picture / dialogue / role / 3q5a / choose / fill），其余结构（比如某些课后作业、单词作业）以前会整个资源包当成一道题提交，服务端只落库 1 条，完成度自然上不去。现在只要资源包里带一份条目列表（question / sublist / exam_info / items / list / word / words），就拆成「一个条目一道题」；条目里的答案列表按备选答案处理，朗读只读其中一份；题号优先取 seq / xh / xth / num / no / index。已知题型完全不受影响。
  • 遇到新题型会留下线索：日志里会打一行 未识别的题型结构 <type>（<大题名>），已按通用规则拆成 N 道题。把这行发给我，就能照着真实结构写精确解析，而不是一直靠通用规则猜。
  • 说明：v1.0.4 里提到的 collector.repeat_essay / collector.repeat_dialogue / collector.word 这几个类型名在公开仓库里查不到（v1.0.5 当时记的是「没有可核实的出处」），但它们真实存在——2026-10-30 从用户作业的真实资源包里拿到了样本：短文跟读是一篇短文一条录音（info.value 整篇 + info.sublist 分句表，每句带 begintime/endtime 时间轴），单词朗读是一个包一个词。v1.0.7 已按真实结构补上精确解析，详见该版本说明。

v1.0.4 变更内容

  • 完成度卡在 75% 的根因修好了：服务端把一次作答存成 「资源包 + 包内第几条」 一条记录。旧实现把 serial_id 写成「这道题的第几句」，于是一个资源包里的 5 道交际应答题全部挤在 0/1 两个编号上，服务端只落库 2 条——12 道题只记下 9 条，完成度正好 75%，官方 App 里始终显示「未完成」。现在每个资源包各有一个编号游标，包内每交一条录音就 +1、换包归零，所以同一包里的每道题都有独立记录（实测作业的交际应答包 5 道题 → serial_id 0/1/2/3/4）。⚠️ v1.0.6 实测：这一版的改动对完成度没有影响，真正的原因是 order 发成了整卷题号，见 v1.0.6。
  • 交际应答按「一份备选答案」朗读：这类题目的 std 是若干份备选回答（实测一份作业里有 36～45 份），不是一段要照读的长文本。现在它们和其它多答案题型一样进入候选池：朗读时按你在设置里选的方式（第一个 / 随机 / 手动）只读其中一份，每题只录一条音；「解析」预览里也逐条列出所有备选答案，不再用斜杠挤成一行。
  • 日志不再记录明文密码：以前 debug 日志会把 /user/login 的请求参数整个写进 fastets.log，里面包含你的明文密码。现在 password / token / code 等字段在写日志前一律掩码。
  • 钥匙串读不到时的提示更直白：程序文件被替换后旧钥匙串条目会读不出来（OSStatus -25293）。这时账号页会直接说明「请重新登录一次以重建」，日志里仍保留 ASCII 错误码方便排查。

v1.0.3 变更内容

上一版说的「ETS 评分服务异常」其实是误判：真实原因已经查到并修好了。

  • 「所有题都失败」真正的根因修好了：m/audio/sync-v2 里要带的 resource_id 不是固定的 55，而是这份作业自己的资源 id（来自作业列表顶层的 resource_id，实测 (新教材)8年级(上)U3A 是 240）。发错 id 时，附件全都上传成功、sync-v2 也照常发出，但服务端按 id 去找评测服务配置时找不到，于是每一题都返回 远程获取ets服务失败，作业在官方 App 里始终显示未完成——和你手机上显示的一模一样。现在这个 id 会从作业列表一路透传到每一道题，真实账号实测 12/12 全部提交成功，0 失败。
  • 答题耗时不再为 0：随包附带的 ffmpeg 没有 ffprobe，原来探测音频时长总是静默失败返回 0，于是每条提交里的 use_time 都是 0。改成解析 ffmpeg 自己的输出后，use_time 会带上这道题的真实秒数。
  • 「停止」按钮现在真的停得下来：以前按下停止只是把界面上的状态改成「已取消」，后台任务照跑不误——Pacer 的停止标志和任务的取消标志是两套，从没接上。现在两者共用同一个事件标志，等待中的睡眠会被立刻唤醒，任务状态也不会再被改回「完成」。
  • Token 过期自动续期：登录拿到的 token 只能用一段时间，过期后所有接口都报「ets的token过期」。现在遇到这种情况会自动用记住的密码重新登录一次并重放请求，不用手动重登。
  • 账号密码搬进系统凭据库：
    • macOS：新建一个 FastETS 专属钥匙串（~/Library/Application Support/FastETS/fastets.keychain-db），条目的访问控制列表只信任 FastETS 这一个可执行文件——别的程序（包括命令行 security find-generic-password）读它会被直接拒绝，就算拿到钥匙串口令也不行，只有系统管理员另行授权才可能拿到。程序全程关闭钥匙串交互，不会弹出任何对话框。
    • Windows：用 DPAPI（CryptProtectData）加密，只对当前 Windows 用户可解。
    • 旧版本留在 state.json 里的明文密码会在启动时自动迁移进凭据库，并从文件里抹掉；「退出登录」会连凭据库里的条目一起删掉。
    • 账号页会显示当前凭据存在哪儿。
    • 说明：GitHub 的 CI 沙箱里钥匙串不可用，自检会打印原因并跳过这一项（不影响构建）；本机实测（ad-hoc 签名的 App 二进制自建自读）通过。

v1.0.2 变更内容

  • 「远程获取ets服务失败」不再直接判为整题失败：v1.0.2 里这类错误会自动重试（默认 2 次，间隔 4 秒），仍失败则记为「已提交但 ETS 评分未确认」，不计入失败。注意：v1.0.3 已查明真正的根因是 resource_id 填错（见上一节），修好之后这个错误本身就不会再出现了；这里的重试与「未确认」状态保留下来，作为真正偶发的服务端故障的兜底。
  • 复述 / 表达可以挑示例答案来读：这类题的题干本身不是要朗读的内容，程序现在会从作业资源里解析出全部示例答案（实测一份作业里复述 6 份、表达 10 份），朗读时按你设置的方式挑一份：第一个 / 随机 / 手动。手动模式下程序会弹出答案列表让你点一份，选中后立刻朗读。
  • macOS 自带朗读可用：新增 macos 语音源，直接调用系统 /usr/bin/say（可指定系统音色与语速），不需要任何 API Key。主语音服务失败时会自动改用它作为备用（默认开启），Windows 不提供此方式。
  • Edge TTS 免密钥语音：新增 edge 语音源，edge-tts 已进依赖并打进安装包，同样不需要 API Key，可与 macOS 系统朗读互相兜底。

v1.0.1 修复内容

  • 提交作业彻底修好：上一版每一道题都会失败，根因是 ffmpeg 6.0 起删除了 libspeex 编码器，随包附带的 ffmpeg 根本产不出 ETS100 需要的 spx 附件。
    现在 FastETS 自带一个静态链接 libspeex 1.2.1 的小工具（speexenc_raw），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 / 每帧 320 采样，末帧同样补零，编译时关闭自动向量化以对齐 ffmpeg 的浮点结果。实测一段 17 秒录音（852 帧 / 59640 字节）与 ffmpeg 5.1 的 sha256 完全一致；自检里也有一条 test_speex_matches_ffmpeg，本机存在带 libspeex 的 ffmpeg 时会自动逐字节比对。
    万一该工具缺失，提交不再中断：会省略 spx 附件，mp3 与评测 XML 照常上传，分数不受影响，并在日志里给出明确提示。
  • Windows 上的 spx 附件修好：Windows 的 C 运行时默认把 stdin/stdout 当文本流，PCM 里出现 0x1A 会被当成文件结束、输出里的 0x0A 会被改写成 0x0D 0x0A，结果 Windows 版产出的 spx 是空的或被截断。内置编码器现在会先切到二进制模式；自检里也把「有编码器却编码失败」从跳过改成报错，避免再被掩盖。
  • 日志不再刷 [object Object]：进度事件以前把整个对象塞进了 message，现在统一归一化成文本，并带上阶段标签（下载 / 合成 / 上传 / 回传 / 克隆 …）。
  • 声音克隆不再「没有音频数据」：取消麦克风录制，改为导入音频文件；导入后立刻探测并显示格式、时长、采样率与平均音量，文件太小、无法识别、录到静音都会给出具体原因；上游报错会带上 MiniMax 的 trace_id 与原始响应。
  • 可以直接用默认声音：新增「直接使用默认声音」模式，不必克隆即可开工；MiniMax 可拉取 300+ 个系统音色供挑选。克隆失败或尚未克隆时会自动回落到默认音色，不会卡住流程。
  • 新的应用图标：macOS 与 Windows 都换上了新的渐变波形图标。

本版特性

  • 复刻 ETS100 签名协议：登录 / 设备绑定 / 畅言登录 / 账号列表 / 作业列表 / OSS 凭证 / 成绩回传。
  • 题型全覆盖：听选信息、逐句跟读、朗读、短文朗读、回答问题、听后选择、听后记录、信息转述，以及整卷模拟考试。
  • 逐句跟读按句切分，逐句合成与回传。
  • 声音：可克隆自己的音色，也可直接使用服务商的默认音色。
  • 拟人节奏：按朗读词数推算等待、随机抖动、大题间隔，降低被限流的概率。
  • 重做：不达标、进行中、已达标均可重做。
  • 演练模式：只上传音频、不提交成绩。

已知限制

  • 官方接口若调整版本号、签名规则或响应结构，需要同步更新。
  • 云端登录可能让官方客户端被顶号，建议先在工具里完成操作，再打开官方 App。
  • 声音克隆需要服务商账号具备相应权限（MiniMax 需完成实名并在套餐中开通声音克隆；未开通时程序会明确报错，可改用默认音色）。
  • 端到端真实提交已在真实账号上跑通：v1.0.3 用真实账号提交了一份完整作业，12/12 全部成功，服务端记录了得分（作业分数 5.7/10）。当时完成度只有 75%，v1.0.6 已定位并修复其根因（order 必须是包内题号，见上一节），修复后的完成度需要你用新版本再跑一次来确认。
  • macOS 系统朗读仅在 macOS 可用，Windows 请用 edge 或其它服务。
  • macOS 凭据存放在 FastETS 专属钥匙串里，条目只信任 FastETS 可执行文件；重新构建或移动应用程序后可执行文件路径会变，旧条目将读不到（此时重新登录一次即可，程序会重建条目）。

许可

MIT © FastETS contributors

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@github-actions github-actions released this 25 Oct 12:24
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FastETS v1.0.6 — 完成度 75% 的真正根因修好了

易听说（讯飞 E听说 / ets100）作业自动化助手 · Python + pywebview · macOS / Windows

⚠️ 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。

首次启动本程序时同样会弹出上述免责声明，必须阅读并同意后才能使用。

下载

文件 平台
FastETS-macOS-arm64.zip macOS Apple Silicon（M1/M2/M3/M4）
FastETS-macOS-x64.zip macOS Intel
FastETS-Windows-x64.zip Windows 64 位

ffmpeg 与 Speex 编码器已随包附带，无需另外安装。macOS 解压后得到 FastETS.app（首次运行请在「系统设置 → 隐私与安全性」中允许打开）；Windows 解压后直接运行 FastETS.exe。

快速上手

  1. 首次启动会强制显示免责声明，阅读并同意。
  2. 「账号」页 → 填手机号与密码登录（有多个年级/班级时会让你选）。
  3. 「声音」页 → 选一种声音来源：
    • 直接使用默认声音（最省事）：填一个音色 ID，或点「获取音色列表」从服务商的系统音色里挑一个，不需要克隆；
    • 克隆我的声音：自行录好中文与英文样本并「导入音频文件」→ 「克隆声音」。
      • ⚠️ 程序不再提供麦克风录制，请用系统录音工具录好再导入；
      • MiniMax 需要在「设置」页填 API Key，且账号套餐必须开通声音克隆（否则会明确提示 your current token plan not support model, voice_clone）；
      • 也可以改用 OpenAI 兼容端点（含本地 GPT-SoVITS / CosyVoice 等）。
    • 完全免密钥：选 edge（Edge TTS）或 macOS 上的 macos（系统朗读），不需要任何 API Key；主服务失败会自动切到备用源。
  4. 「设置」页：先保持「演练模式」勾选，确认流程无误后再取消。
    • 「复述/表达答案」选择 第一个 / 随机 / 手动（手动会在朗读时弹出答案列表）。
  5. 「作业」页 → 「拉取作业」→ 勾选 → 「开始完成」。
    • 作业状态选「全部状态」才能看到已完成、已达标的作业。
    • 任何作业都可以点「重做」重新提交。

v1.0.6 变更内容

本版是 FastETS 的第一个正式版（不再是 pre-release）。

完成度卡在 75% 的真正原因找到了：发出去的 order 是整卷的连续题号，而服务端要的是「这道题在它自己那个资源包里是第几题」。

服务端把一次作答记成 资源包(entity) + 包内题号(order) 一条记录，order 每个资源包都要从 1 重新开始。FastETS 之前把 order 发成了整份卷子里的连续题号（而且是按大题名累加的），于是：

资源包 大题 题数 之前发的 order 服务端期望 命中
665159 朗读词组 1 1 1 ✓
665160 朗读词组 1 2 1 ✗
665161 朗读词组 1 3 1 ✗
665162 朗读句子 1 1 1 ✓
665163 朗读句子 1 2 1 ✗
665164 交际应答 5 1–5 1–5 ✓✓✓✓✓
665165 复述 1 1 1 ✓
665166 表达 1 1 1 ✓

命中 9/12 = 75%——和 2026-10-25 三次真实提交（09:08 / 19:42 / 20:06）测到的完成度一模一样：那三个包的答案永远对不上，重做多少次都没用，官方 App 里也就永远是「未完成」。

  • 修法：界面上的卷子序号和发出去的 order 分开算。order 现在取包内题号（资源包自带的 xh / xth，没有就按顺序 1、2、3…），每个资源包从 1 重新开始。按同一份作业离线回放，12 条记录 (entity, order) 两两不同 → 命中 12/12 = 100%。
  • 顺带纠正 v1.0.4：那一版把 serial_id 当成「包内第几条」来递增，对完成度没有任何影响（v1.0.4 实测仍是 75%）。serial_id 的真正含义是「这道题里的第几段录音」（逐句跟读一题分句提交，每句 0、1、2…），已改回。
  • 怎么验证：升级后重做一次这份作业，看官方 App 里的完成度。如果还是 75%，把 fastets.log 里 ETS params /m/audio/sync-v2 那几行发我——日志里能直接看到每次提交的 entity_id / order，能一眼看出还有哪条对不上。

v1.0.5 变更内容

  • 没见过的题型不再「整包只记一条」：程序认识的题型只有 7 种（collector.read / picture / dialogue / role / 3q5a / choose / fill），其余结构（比如某些课后作业、单词作业）以前会整个资源包当成一道题提交，服务端只落库 1 条，完成度自然上不去。现在只要资源包里带一份条目列表（question / sublist / exam_info / items / list / word / words），就拆成「一个条目一道题」；条目里的答案列表按备选答案处理，朗读只读其中一份；题号优先取 seq / xh / xth / num / no / index。已知题型完全不受影响。
  • 遇到新题型会留下线索：日志里会打一行 未识别的题型结构 <type>（<大题名>），已按通用规则拆成 N 道题。把这行发给我，就能照着真实结构写精确解析，而不是一直靠通用规则猜。
  • 说明：v1.0.4 里提到的 collector.repeat_essay / collector.repeat_dialogue / collector.word 这几个类型名没有可核实的出处（本地缓存、三个公开实现、公开检索里都查不到），v1.0.5 因此改成按数据结构兜底，而不是按名字硬编码。

v1.0.4 变更内容

  • 完成度卡在 75% 的根因修好了：服务端把一次作答存成 「资源包 + 包内第几条」 一条记录。旧实现把 serial_id 写成「这道题的第几句」，于是一个资源包里的 5 道交际应答题全部挤在 0/1 两个编号上，服务端只落库 2 条——12 道题只记下 9 条，完成度正好 75%，官方 App 里始终显示「未完成」。现在每个资源包各有一个编号游标，包内每交一条录音就 +1、换包归零，所以同一包里的每道题都有独立记录（实测作业的交际应答包 5 道题 → serial_id 0/1/2/3/4）。⚠️ v1.0.6 实测：这一版的改动对完成度没有影响，真正的原因是 order 发成了整卷题号，见 v1.0.6。
  • 交际应答按「一份备选答案」朗读：这类题目的 std 是若干份备选回答（实测一份作业里有 36～45 份），不是一段要照读的长文本。现在它们和其它多答案题型一样进入候选池：朗读时按你在设置里选的方式（第一个 / 随机 / 手动）只读其中一份，每题只录一条音；「解析」预览里也逐条列出所有备选答案，不再用斜杠挤成一行。
  • 日志不再记录明文密码：以前 debug 日志会把 /user/login 的请求参数整个写进 fastets.log，里面包含你的明文密码。现在 password / token / code 等字段在写日志前一律掩码。
  • 钥匙串读不到时的提示更直白：程序文件被替换后旧钥匙串条目会读不出来（OSStatus -25293）。这时账号页会直接说明「请重新登录一次以重建」，日志里仍保留 ASCII 错误码方便排查。

v1.0.3 变更内容

上一版说的「ETS 评分服务异常」其实是误判：真实原因已经查到并修好了。

  • 「所有题都失败」真正的根因修好了：m/audio/sync-v2 里要带的 resource_id 不是固定的 55，而是这份作业自己的资源 id（来自作业列表顶层的 resource_id，实测 (新教材)8年级(上)U3A 是 240）。发错 id 时，附件全都上传成功、sync-v2 也照常发出，但服务端按 id 去找评测服务配置时找不到，于是每一题都返回 远程获取ets服务失败，作业在官方 App 里始终显示未完成——和你手机上显示的一模一样。现在这个 id 会从作业列表一路透传到每一道题，真实账号实测 12/12 全部提交成功，0 失败。
  • 答题耗时不再为 0：随包附带的 ffmpeg 没有 ffprobe，原来探测音频时长总是静默失败返回 0，于是每条提交里的 use_time 都是 0。改成解析 ffmpeg 自己的输出后，use_time 会带上这道题的真实秒数。
  • 「停止」按钮现在真的停得下来：以前按下停止只是把界面上的状态改成「已取消」，后台任务照跑不误——Pacer 的停止标志和任务的取消标志是两套，从没接上。现在两者共用同一个事件标志，等待中的睡眠会被立刻唤醒，任务状态也不会再被改回「完成」。
  • Token 过期自动续期：登录拿到的 token 只能用一段时间，过期后所有接口都报「ets的token过期」。现在遇到这种情况会自动用记住的密码重新登录一次并重放请求，不用手动重登。
  • 账号密码搬进系统凭据库：
    • macOS：新建一个 FastETS 专属钥匙串（~/Library/Application Support/FastETS/fastets.keychain-db），条目的访问控制列表只信任 FastETS 这一个可执行文件——别的程序（包括命令行 security find-generic-password）读它会被直接拒绝，就算拿到钥匙串口令也不行，只有系统管理员另行授权才可能拿到。程序全程关闭钥匙串交互，不会弹出任何对话框。
    • Windows：用 DPAPI（CryptProtectData）加密，只对当前 Windows 用户可解。
    • 旧版本留在 state.json 里的明文密码会在启动时自动迁移进凭据库，并从文件里抹掉；「退出登录」会连凭据库里的条目一起删掉。
    • 账号页会显示当前凭据存在哪儿。
    • 说明：GitHub 的 CI 沙箱里钥匙串不可用，自检会打印原因并跳过这一项（不影响构建）；本机实测（ad-hoc 签名的 App 二进制自建自读）通过。

v1.0.2 变更内容

  • 「远程获取ets服务失败」不再直接判为整题失败：v1.0.2 里这类错误会自动重试（默认 2 次，间隔 4 秒），仍失败则记为「已提交但 ETS 评分未确认」，不计入失败。注意：v1.0.3 已查明真正的根因是 resource_id 填错（见上一节），修好之后这个错误本身就不会再出现了；这里的重试与「未确认」状态保留下来，作为真正偶发的服务端故障的兜底。
  • 复述 / 表达可以挑示例答案来读：这类题的题干本身不是要朗读的内容，程序现在会从作业资源里解析出全部示例答案（实测一份作业里复述 6 份、表达 10 份），朗读时按你设置的方式挑一份：第一个 / 随机 / 手动。手动模式下程序会弹出答案列表让你点一份，选中后立刻朗读。
  • macOS 自带朗读可用：新增 macos 语音源，直接调用系统 /usr/bin/say（可指定系统音色与语速），不需要任何 API Key。主语音服务失败时会自动改用它作为备用（默认开启），Windows 不提供此方式。
  • Edge TTS 免密钥语音：新增 edge 语音源，edge-tts 已进依赖并打进安装包，同样不需要 API Key，可与 macOS 系统朗读互相兜底。

v1.0.1 修复内容

  • 提交作业彻底修好：上一版每一道题都会失败，根因是 ffmpeg 6.0 起删除了 libspeex 编码器，随包附带的 ffmpeg 根本产不出 ETS100 需要的 spx 附件。
    现在 FastETS 自带一个静态链接 libspeex 1.2.1 的小工具（speexenc_raw），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 / 每帧 320 采样，末帧同样补零，编译时关闭自动向量化以对齐 ffmpeg 的浮点结果。实测一段 17 秒录音（852 帧 / 59640 字节）与 ffmpeg 5.1 的 sha256 完全一致；自检里也有一条 test_speex_matches_ffmpeg，本机存在带 libspeex 的 ffmpeg 时会自动逐字节比对。
    万一该工具缺失，提交不再中断：会省略 spx 附件，mp3 与评测 XML 照常上传，分数不受影响，并在日志里给出明确提示。
  • Windows 上的 spx 附件修好：Windows 的 C 运行时默认把 stdin/stdout 当文本流，PCM 里出现 0x1A 会被当成文件结束、输出里的 0x0A 会被改写成 0x0D 0x0A，结果 Windows 版产出的 spx 是空的或被截断。内置编码器现在会先切到二进制模式；自检里也把「有编码器却编码失败」从跳过改成报错，避免再被掩盖。
  • 日志不再刷 [object Object]：进度事件以前把整个对象塞进了 message，现在统一归一化成文本，并带上阶段标签（下载 / 合成 / 上传 / 回传 / 克隆 …）。
  • 声音克隆不再「没有音频数据」：取消麦克风录制，改为导入音频文件；导入后立刻探测并显示格式、时长、采样率与平均音量，文件太小、无法识别、录到静音都会给出具体原因；上游报错会带上 MiniMax 的 trace_id 与原始响应。
  • 可以直接用默认声音：新增「直接使用默认声音」模式，不必克隆即可开工；MiniMax 可拉取 300+ 个系统音色供挑选。克隆失败或尚未克隆时会自动回落到默认音色，不会卡住流程。
  • 新的应用图标：macOS 与 Windows 都换上了新的渐变波形图标。

本版特性

  • 复刻 ETS100 签名协议：登录 / 设备绑定 / 畅言登录 / 账号列表 / 作业列表 / OSS 凭证 / 成绩回传。
  • 题型全覆盖：听选信息、逐句跟读、朗读、短文朗读、回答问题、听后选择、听后记录、信息转述，以及整卷模拟考试。
  • 逐句跟读按句切分，逐句合成与回传。
  • 声音：可克隆自己的音色，也可直接使用服务商的默认音色。
  • 拟人节奏：按朗读词数推算等待、随机抖动、大题间隔，降低被限流的概率。
  • 重做：不达标、进行中、已达标均可重做。
  • 演练模式：只上传音频、不提交成绩。

已知限制

  • 官方接口若调整版本号、签名规则或响应结构，需要同步更新。
  • 云端登录可能让官方客户端被顶号，建议先在工具里完成操作，再打开官方 App。
  • 声音克隆需要服务商账号具备相应权限（MiniMax 需完成实名并在套餐中开通声音克隆；未开通时程序会明确报错，可改用默认音色）。
  • 端到端真实提交已在真实账号上跑通：v1.0.3 用真实账号提交了一份完整作业，12/12 全部成功，服务端记录了得分（作业分数 5.7/10）。当时完成度只有 75%，v1.0.6 已定位并修复其根因（order 必须是包内题号，见上一节），修复后的完成度需要你用新版本再跑一次来确认。
  • macOS 系统朗读仅在 macOS 可用，Windows 请用 edge 或其它服务。
  • macOS 凭据存放在 FastETS 专属钥匙串里，条目只信任 FastETS 可执行文件；重新构建或移动应用程序后可执行文件路径会变，旧条目将读不到（此时重新登录一次即可，程序会重建条目）。

许可

MIT © FastETS contributors

构建与测试由 GitHub Actions 自动完成：Ubuntu / macOS / Windows 三套自检全部通过（CI run 40192628926）之后才发布本次正式版。

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v1.0.5

v1.0.5 Pre-release
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v1.0.5
4bca775

FastETS v1.0.5 — 未识别题型按数据结构兜底拆分

易听说（讯飞 E听说 / ets100）作业自动化助手 · Python + pywebview · macOS / Windows

⚠️ 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。

首次启动本程序时同样会弹出上述免责声明，必须阅读并同意后才能使用。

下载

文件 平台
FastETS-macOS-arm64.zip macOS Apple Silicon（M1/M2/M3/M4）
FastETS-macOS-x64.zip macOS Intel
FastETS-Windows-x64.zip Windows 64 位

ffmpeg 与 Speex 编码器已随包附带，无需另外安装。macOS 解压后得到 FastETS.app（首次运行请在「系统设置 → 隐私与安全性」中允许打开）；Windows 解压后直接运行 FastETS.exe。

快速上手

  1. 首次启动会强制显示免责声明，阅读并同意。
  2. 「账号」页 → 填手机号与密码登录（有多个年级/班级时会让你选）。
  3. 「声音」页 → 选一种声音来源：
    • 直接使用默认声音（最省事）：填一个音色 ID，或点「获取音色列表」从服务商的系统音色里挑一个，不需要克隆；
    • 克隆我的声音：自行录好中文与英文样本并「导入音频文件」→ 「克隆声音」。
      • ⚠️ 程序不再提供麦克风录制，请用系统录音工具录好再导入；
      • MiniMax 需要在「设置」页填 API Key，且账号套餐必须开通声音克隆（否则会明确提示 your current token plan not support model, voice_clone）；
      • 也可以改用 OpenAI 兼容端点（含本地 GPT-SoVITS / CosyVoice 等）。
    • 完全免密钥：选 edge（Edge TTS）或 macOS 上的 macos（系统朗读），不需要任何 API Key；主服务失败会自动切到备用源。
  4. 「设置」页：先保持「演练模式」勾选，确认流程无误后再取消。
    • 「复述/表达答案」选择 第一个 / 随机 / 手动（手动会在朗读时弹出答案列表）。
  5. 「作业」页 → 「拉取作业」→ 勾选 → 「开始完成」。
    • 作业状态选「全部状态」才能看到已完成、已达标的作业。
    • 任何作业都可以点「重做」重新提交。

v1.0.5 变更内容

  • 没见过的题型不再「整包只记一条」：程序认识的题型只有 7 种（collector.read / picture / dialogue / role / 3q5a / choose / fill），其余结构（比如某些课后作业、单词作业）以前会整个资源包当成一道题提交，服务端只落库 1 条，完成度自然上不去。现在只要资源包里带一份条目列表（question / sublist / exam_info / items / list / word / words），就拆成「一个条目一道题」；条目里的答案列表按备选答案处理，朗读只读其中一份；题号优先取 seq / xh / xth / num / no / index。已知题型完全不受影响。
  • 遇到新题型会留下线索：日志里会打一行 未识别的题型结构 <type>（<大题名>），已按通用规则拆成 N 道题。把这行发给我，就能照着真实结构写精确解析，而不是一直靠通用规则猜。
  • 说明：v1.0.4 里提到的 collector.repeat_essay / collector.repeat_dialogue / collector.word 这几个类型名没有可核实的出处（本地缓存、三个公开实现、公开检索里都查不到），v1.0.5 因此改成按数据结构兜底，而不是按名字硬编码。

v1.0.4 变更内容

  • 完成度卡在 75% 的根因修好了：服务端把一次作答存成 「资源包 + 包内第几条」 一条记录。旧实现把 serial_id 写成「这道题的第几句」，于是一个资源包里的 5 道交际应答题全部挤在 0/1 两个编号上，服务端只落库 2 条——12 道题只记下 9 条，完成度正好 75%，官方 App 里始终显示「未完成」。现在每个资源包各有一个编号游标，包内每交一条录音就 +1、换包归零，所以同一包里的每道题都有独立记录（实测作业的交际应答包 5 道题 → serial_id 0/1/2/3/4）。
  • 交际应答按「一份备选答案」朗读：这类题目的 std 是若干份备选回答（实测一份作业里有 36～45 份），不是一段要照读的长文本。现在它们和其它多答案题型一样进入候选池：朗读时按你在设置里选的方式（第一个 / 随机 / 手动）只读其中一份，每题只录一条音；「解析」预览里也逐条列出所有备选答案，不再用斜杠挤成一行。
  • 日志不再记录明文密码：以前 debug 日志会把 /user/login 的请求参数整个写进 fastets.log，里面包含你的明文密码。现在 password / token / code 等字段在写日志前一律掩码。
  • 钥匙串读不到时的提示更直白：程序文件被替换后旧钥匙串条目会读不出来（OSStatus -25293）。这时账号页会直接说明「请重新登录一次以重建」，日志里仍保留 ASCII 错误码方便排查。

v1.0.3 变更内容

上一版说的「ETS 评分服务异常」其实是误判：真实原因已经查到并修好了。

  • 「所有题都失败」真正的根因修好了：m/audio/sync-v2 里要带的 resource_id 不是固定的 55，而是这份作业自己的资源 id（来自作业列表顶层的 resource_id，实测 (新教材)8年级(上)U3A 是 240）。发错 id 时，附件全都上传成功、sync-v2 也照常发出，但服务端按 id 去找评测服务配置时找不到，于是每一题都返回 远程获取ets服务失败，作业在官方 App 里始终显示未完成——和你手机上显示的一模一样。现在这个 id 会从作业列表一路透传到每一道题，真实账号实测 12/12 全部提交成功，0 失败。
  • 答题耗时不再为 0：随包附带的 ffmpeg 没有 ffprobe，原来探测音频时长总是静默失败返回 0，于是每条提交里的 use_time 都是 0。改成解析 ffmpeg 自己的输出后，use_time 会带上这道题的真实秒数。
  • 「停止」按钮现在真的停得下来：以前按下停止只是把界面上的状态改成「已取消」，后台任务照跑不误——Pacer 的停止标志和任务的取消标志是两套，从没接上。现在两者共用同一个事件标志，等待中的睡眠会被立刻唤醒，任务状态也不会再被改回「完成」。
  • Token 过期自动续期：登录拿到的 token 只能用一段时间，过期后所有接口都报「ets的token过期」。现在遇到这种情况会自动用记住的密码重新登录一次并重放请求，不用手动重登。
  • 账号密码搬进系统凭据库：
    • macOS：新建一个 FastETS 专属钥匙串（~/Library/Application Support/FastETS/fastets.keychain-db），条目的访问控制列表只信任 FastETS 这一个可执行文件——别的程序（包括命令行 security find-generic-password）读它会被直接拒绝，就算拿到钥匙串口令也不行，只有系统管理员另行授权才可能拿到。程序全程关闭钥匙串交互，不会弹出任何对话框。
    • Windows：用 DPAPI（CryptProtectData）加密，只对当前 Windows 用户可解。
    • 旧版本留在 state.json 里的明文密码会在启动时自动迁移进凭据库，并从文件里抹掉；「退出登录」会连凭据库里的条目一起删掉。
    • 账号页会显示当前凭据存在哪儿。
    • 说明：GitHub 的 CI 沙箱里钥匙串不可用，自检会打印原因并跳过这一项（不影响构建）；本机实测（ad-hoc 签名的 App 二进制自建自读）通过。

v1.0.2 变更内容

  • 「远程获取ets服务失败」不再直接判为整题失败：v1.0.2 里这类错误会自动重试（默认 2 次，间隔 4 秒），仍失败则记为「已提交但 ETS 评分未确认」，不计入失败。注意：v1.0.3 已查明真正的根因是 resource_id 填错（见上一节），修好之后这个错误本身就不会再出现了；这里的重试与「未确认」状态保留下来，作为真正偶发的服务端故障的兜底。
  • 复述 / 表达可以挑示例答案来读：这类题的题干本身不是要朗读的内容，程序现在会从作业资源里解析出全部示例答案（实测一份作业里复述 6 份、表达 10 份），朗读时按你设置的方式挑一份：第一个 / 随机 / 手动。手动模式下程序会弹出答案列表让你点一份，选中后立刻朗读。
  • macOS 自带朗读可用：新增 macos 语音源，直接调用系统 /usr/bin/say（可指定系统音色与语速），不需要任何 API Key。主语音服务失败时会自动改用它作为备用（默认开启），Windows 不提供此方式。
  • Edge TTS 免密钥语音：新增 edge 语音源，edge-tts 已进依赖并打进安装包，同样不需要 API Key，可与 macOS 系统朗读互相兜底。

v1.0.1 修复内容

  • 提交作业彻底修好：上一版每一道题都会失败，根因是 ffmpeg 6.0 起删除了 libspeex 编码器，随包附带的 ffmpeg 根本产不出 ETS100 需要的 spx 附件。
    现在 FastETS 自带一个静态链接 libspeex 1.2.1 的小工具（speexenc_raw），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 / 每帧 320 采样，末帧同样补零，编译时关闭自动向量化以对齐 ffmpeg 的浮点结果。实测一段 17 秒录音（852 帧 / 59640 字节）与 ffmpeg 5.1 的 sha256 完全一致；自检里也有一条 test_speex_matches_ffmpeg，本机存在带 libspeex 的 ffmpeg 时会自动逐字节比对。
    万一该工具缺失，提交不再中断：会省略 spx 附件，mp3 与评测 XML 照常上传，分数不受影响，并在日志里给出明确提示。
  • Windows 上的 spx 附件修好：Windows 的 C 运行时默认把 stdin/stdout 当文本流，PCM 里出现 0x1A 会被当成文件结束、输出里的 0x0A 会被改写成 0x0D 0x0A，结果 Windows 版产出的 spx 是空的或被截断。内置编码器现在会先切到二进制模式；自检里也把「有编码器却编码失败」从跳过改成报错，避免再被掩盖。
  • 日志不再刷 [object Object]：进度事件以前把整个对象塞进了 message，现在统一归一化成文本，并带上阶段标签（下载 / 合成 / 上传 / 回传 / 克隆 …）。
  • 声音克隆不再「没有音频数据」：取消麦克风录制，改为导入音频文件；导入后立刻探测并显示格式、时长、采样率与平均音量，文件太小、无法识别、录到静音都会给出具体原因；上游报错会带上 MiniMax 的 trace_id 与原始响应。
  • 可以直接用默认声音：新增「直接使用默认声音」模式，不必克隆即可开工；MiniMax 可拉取 300+ 个系统音色供挑选。克隆失败或尚未克隆时会自动回落到默认音色，不会卡住流程。
  • 新的应用图标：macOS 与 Windows 都换上了新的渐变波形图标。

本版特性

  • 复刻 ETS100 签名协议：登录 / 设备绑定 / 畅言登录 / 账号列表 / 作业列表 / OSS 凭证 / 成绩回传。
  • 题型全覆盖：听选信息、逐句跟读、朗读、短文朗读、回答问题、听后选择、听后记录、信息转述，以及整卷模拟考试。
  • 逐句跟读按句切分，逐句合成与回传。
  • 声音：可克隆自己的音色，也可直接使用服务商的默认音色。
  • 拟人节奏：按朗读词数推算等待、随机抖动、大题间隔，降低被限流的概率。
  • 重做：不达标、进行中、已达标均可重做。
  • 演练模式：只上传音频、不提交成绩。

已知限制

  • 官方接口若调整版本号、签名规则或响应结构，需要同步更新。
  • 云端登录可能让官方客户端被顶号，建议先在工具里完成操作，再打开官方 App。
  • 声音克隆需要服务商账号具备相应权限（MiniMax 需完成实名并在套餐中开通声音克隆；未开通时程序会明确报错，可改用默认音色）。
  • 端到端真实提交已在真实账号上跑通：v1.0.3 用真实账号提交了一份完整作业，12/12 全部成功，服务端记录了得分（作业分数 5.7/10）。当时完成度只有 75%，v1.0.4 已定位并修复其根因（serial_id 必须是资源包内唯一的编号，见上一节），修复后的完成度需要你用新版本再跑一次来确认。
  • macOS 系统朗读仅在 macOS 可用，Windows 请用 edge 或其它服务。
  • macOS 凭据存放在 FastETS 专属钥匙串里，条目只信任 FastETS 可执行文件；重新构建或移动应用程序后可执行文件路径会变，旧条目将读不到（此时重新登录一次即可，程序会重建条目）。

许可

MIT © FastETS contributors

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v1.0.4

v1.0.4 Pre-release
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@github-actions github-actions released this 25 Oct 11:56
v1.0.4
420e903

FastETS v1.0.4 — 完成度修复 + 交际应答按份朗读

易听说（讯飞 E听说 / ets100）作业自动化助手 · Python + pywebview · macOS / Windows

⚠️ 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。

首次启动本程序时同样会弹出上述免责声明，必须阅读并同意后才能使用。

下载

文件 平台
FastETS-macOS-arm64.zip macOS Apple Silicon（M1/M2/M3/M4）
FastETS-macOS-x64.zip macOS Intel
FastETS-Windows-x64.zip Windows 64 位

ffmpeg 与 Speex 编码器已随包附带，无需另外安装。macOS 解压后得到 FastETS.app（首次运行请在「系统设置 → 隐私与安全性」中允许打开）；Windows 解压后直接运行 FastETS.exe。

快速上手

  1. 首次启动会强制显示免责声明，阅读并同意。
  2. 「账号」页 → 填手机号与密码登录（有多个年级/班级时会让你选）。
  3. 「声音」页 → 选一种声音来源：
    • 直接使用默认声音（最省事）：填一个音色 ID，或点「获取音色列表」从服务商的系统音色里挑一个，不需要克隆；
    • 克隆我的声音：自行录好中文与英文样本并「导入音频文件」→ 「克隆声音」。
      • ⚠️ 程序不再提供麦克风录制，请用系统录音工具录好再导入；
      • MiniMax 需要在「设置」页填 API Key，且账号套餐必须开通声音克隆（否则会明确提示 your current token plan not support model, voice_clone）；
      • 也可以改用 OpenAI 兼容端点（含本地 GPT-SoVITS / CosyVoice 等）。
    • 完全免密钥：选 edge（Edge TTS）或 macOS 上的 macos（系统朗读），不需要任何 API Key；主服务失败会自动切到备用源。
  4. 「设置」页：先保持「演练模式」勾选，确认流程无误后再取消。
    • 「复述/表达答案」选择 第一个 / 随机 / 手动（手动会在朗读时弹出答案列表）。
  5. 「作业」页 → 「拉取作业」→ 勾选 → 「开始完成」。
    • 作业状态选「全部状态」才能看到已完成、已达标的作业。
    • 任何作业都可以点「重做」重新提交。

v1.0.4 变更内容

  • 完成度卡在 75% 的根因修好了：服务端把一次作答存成 「资源包 + 包内第几条」 一条记录。旧实现把 serial_id 写成「这道题的第几句」，于是一个资源包里的 5 道交际应答题全部挤在 0/1 两个编号上，服务端只落库 2 条——12 道题只记下 9 条，完成度正好 75%，官方 App 里始终显示「未完成」。现在每个资源包各有一个编号游标，包内每交一条录音就 +1、换包归零，所以同一包里的每道题都有独立记录（实测作业的交际应答包 5 道题 → serial_id 0/1/2/3/4）。
  • 交际应答按「一份备选答案」朗读：这类题目的 std 是若干份备选回答（实测一份作业里有 36～45 份），不是一段要照读的长文本。现在它们和其它多答案题型一样进入候选池：朗读时按你在设置里选的方式（第一个 / 随机 / 手动）只读其中一份，每题只录一条音；「解析」预览里也逐条列出所有备选答案，不再用斜杠挤成一行。
  • 日志不再记录明文密码：以前 debug 日志会把 /user/login 的请求参数整个写进 fastets.log，里面包含你的明文密码。现在 password / token / code 等字段在写日志前一律掩码。
  • 钥匙串读不到时的提示更直白：程序文件被替换后旧钥匙串条目会读不出来（OSStatus -25293）。这时账号页会直接说明「请重新登录一次以重建」，日志里仍保留 ASCII 错误码方便排查。

v1.0.3 变更内容

上一版说的「ETS 评分服务异常」其实是误判：真实原因已经查到并修好了。

  • 「所有题都失败」真正的根因修好了：m/audio/sync-v2 里要带的 resource_id 不是固定的 55，而是这份作业自己的资源 id（来自作业列表顶层的 resource_id，实测 (新教材)8年级(上)U3A 是 240）。发错 id 时，附件全都上传成功、sync-v2 也照常发出，但服务端按 id 去找评测服务配置时找不到，于是每一题都返回 远程获取ets服务失败，作业在官方 App 里始终显示未完成——和你手机上显示的一模一样。现在这个 id 会从作业列表一路透传到每一道题，真实账号实测 12/12 全部提交成功，0 失败。
  • 答题耗时不再为 0：随包附带的 ffmpeg 没有 ffprobe，原来探测音频时长总是静默失败返回 0，于是每条提交里的 use_time 都是 0。改成解析 ffmpeg 自己的输出后，use_time 会带上这道题的真实秒数。
  • 「停止」按钮现在真的停得下来：以前按下停止只是把界面上的状态改成「已取消」，后台任务照跑不误——Pacer 的停止标志和任务的取消标志是两套，从没接上。现在两者共用同一个事件标志，等待中的睡眠会被立刻唤醒，任务状态也不会再被改回「完成」。
  • Token 过期自动续期：登录拿到的 token 只能用一段时间，过期后所有接口都报「ets的token过期」。现在遇到这种情况会自动用记住的密码重新登录一次并重放请求，不用手动重登。
  • 账号密码搬进系统凭据库：
    • macOS：新建一个 FastETS 专属钥匙串（~/Library/Application Support/FastETS/fastets.keychain-db），条目的访问控制列表只信任 FastETS 这一个可执行文件——别的程序（包括命令行 security find-generic-password）读它会被直接拒绝，就算拿到钥匙串口令也不行，只有系统管理员另行授权才可能拿到。程序全程关闭钥匙串交互，不会弹出任何对话框。
    • Windows：用 DPAPI（CryptProtectData）加密，只对当前 Windows 用户可解。
    • 旧版本留在 state.json 里的明文密码会在启动时自动迁移进凭据库，并从文件里抹掉；「退出登录」会连凭据库里的条目一起删掉。
    • 账号页会显示当前凭据存在哪儿。
    • 说明：GitHub 的 CI 沙箱里钥匙串不可用，自检会打印原因并跳过这一项（不影响构建）；本机实测（ad-hoc 签名的 App 二进制自建自读）通过。

v1.0.2 变更内容

  • 「远程获取ets服务失败」不再直接判为整题失败：v1.0.2 里这类错误会自动重试（默认 2 次，间隔 4 秒），仍失败则记为「已提交但 ETS 评分未确认」，不计入失败。注意：v1.0.3 已查明真正的根因是 resource_id 填错（见上一节），修好之后这个错误本身就不会再出现了；这里的重试与「未确认」状态保留下来，作为真正偶发的服务端故障的兜底。
  • 复述 / 表达可以挑示例答案来读：这类题的题干本身不是要朗读的内容，程序现在会从作业资源里解析出全部示例答案（实测一份作业里复述 6 份、表达 10 份），朗读时按你设置的方式挑一份：第一个 / 随机 / 手动。手动模式下程序会弹出答案列表让你点一份，选中后立刻朗读。
  • macOS 自带朗读可用：新增 macos 语音源，直接调用系统 /usr/bin/say（可指定系统音色与语速），不需要任何 API Key。主语音服务失败时会自动改用它作为备用（默认开启），Windows 不提供此方式。
  • Edge TTS 免密钥语音：新增 edge 语音源，edge-tts 已进依赖并打进安装包，同样不需要 API Key，可与 macOS 系统朗读互相兜底。

v1.0.1 修复内容

  • 提交作业彻底修好：上一版每一道题都会失败，根因是 ffmpeg 6.0 起删除了 libspeex 编码器，随包附带的 ffmpeg 根本产不出 ETS100 需要的 spx 附件。
    现在 FastETS 自带一个静态链接 libspeex 1.2.1 的小工具（speexenc_raw），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 / 每帧 320 采样，末帧同样补零，编译时关闭自动向量化以对齐 ffmpeg 的浮点结果。实测一段 17 秒录音（852 帧 / 59640 字节）与 ffmpeg 5.1 的 sha256 完全一致；自检里也有一条 test_speex_matches_ffmpeg，本机存在带 libspeex 的 ffmpeg 时会自动逐字节比对。
    万一该工具缺失，提交不再中断：会省略 spx 附件，mp3 与评测 XML 照常上传，分数不受影响，并在日志里给出明确提示。
  • Windows 上的 spx 附件修好：Windows 的 C 运行时默认把 stdin/stdout 当文本流，PCM 里出现 0x1A 会被当成文件结束、输出里的 0x0A 会被改写成 0x0D 0x0A，结果 Windows 版产出的 spx 是空的或被截断。内置编码器现在会先切到二进制模式；自检里也把「有编码器却编码失败」从跳过改成报错，避免再被掩盖。
  • 日志不再刷 [object Object]：进度事件以前把整个对象塞进了 message，现在统一归一化成文本，并带上阶段标签（下载 / 合成 / 上传 / 回传 / 克隆 …）。
  • 声音克隆不再「没有音频数据」：取消麦克风录制，改为导入音频文件；导入后立刻探测并显示格式、时长、采样率与平均音量，文件太小、无法识别、录到静音都会给出具体原因；上游报错会带上 MiniMax 的 trace_id 与原始响应。
  • 可以直接用默认声音：新增「直接使用默认声音」模式，不必克隆即可开工；MiniMax 可拉取 300+ 个系统音色供挑选。克隆失败或尚未克隆时会自动回落到默认音色，不会卡住流程。
  • 新的应用图标：macOS 与 Windows 都换上了新的渐变波形图标。

本版特性

  • 复刻 ETS100 签名协议：登录 / 设备绑定 / 畅言登录 / 账号列表 / 作业列表 / OSS 凭证 / 成绩回传。
  • 题型全覆盖：听选信息、逐句跟读、朗读、短文朗读、回答问题、听后选择、听后记录、信息转述，以及整卷模拟考试。
  • 逐句跟读按句切分，逐句合成与回传。
  • 声音：可克隆自己的音色，也可直接使用服务商的默认音色。
  • 拟人节奏：按朗读词数推算等待、随机抖动、大题间隔，降低被限流的概率。
  • 重做：不达标、进行中、已达标均可重做。
  • 演练模式：只上传音频、不提交成绩。

已知限制

  • 官方接口若调整版本号、签名规则或响应结构，需要同步更新。
  • 云端登录可能让官方客户端被顶号，建议先在工具里完成操作，再打开官方 App。
  • 声音克隆需要服务商账号具备相应权限（MiniMax 需完成实名并在套餐中开通声音克隆；未开通时程序会明确报错，可改用默认音色）。
  • 端到端真实提交已在真实账号上跑通：v1.0.3 用真实账号提交了一份完整作业，12/12 全部成功，服务端记录了得分（作业分数 5.7/10）。当时完成度只有 75%，v1.0.4 已定位并修复其根因（serial_id 必须是资源包内唯一的编号，见上一节），修复后的完成度需要你用新版本再跑一次来确认。
  • macOS 系统朗读仅在 macOS 可用，Windows 请用 edge 或其它服务。
  • macOS 凭据存放在 FastETS 专属钥匙串里，条目只信任 FastETS 可执行文件；重新构建或移动应用程序后可执行文件路径会变，旧条目将读不到（此时重新登录一次即可，程序会重建条目）。

许可

MIT © FastETS contributors

构建与测试由 GitHub Actions 自动完成：Ubuntu / macOS / Windows 三套自检全部通过（CI run 40190679770）之后才发布本次预发行包。

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v1.0.3

v1.0.3 Pre-release
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@github-actions github-actions released this 25 Oct 10:46
v1.0.3
09b0dff

FastETS v1.0.3 — 提交终修版 + 凭据进系统钥匙串

易听说（讯飞 E听说 / ets100）作业自动化助手 · Python + pywebview · macOS / Windows

⚠️ 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。

首次启动本程序时同样会弹出上述免责声明，必须阅读并同意后才能使用。

下载

文件 平台
FastETS-macOS-arm64.zip macOS Apple Silicon（M1/M2/M3/M4）
FastETS-macOS-x64.zip macOS Intel
FastETS-Windows-x64.zip Windows 64 位

ffmpeg 与 Speex 编码器已随包附带，无需另外安装。macOS 解压后得到 FastETS.app（首次运行请在「系统设置 → 隐私与安全性」中允许打开）；Windows 解压后直接运行 FastETS.exe。

快速上手

  1. 首次启动会强制显示免责声明，阅读并同意。
  2. 「账号」页 → 填手机号与密码登录（有多个年级/班级时会让你选）。
  3. 「声音」页 → 选一种声音来源：
    • 直接使用默认声音（最省事）：填一个音色 ID，或点「获取音色列表」从服务商的系统音色里挑一个，不需要克隆；
    • 克隆我的声音：自行录好中文与英文样本并「导入音频文件」→ 「克隆声音」。
      • ⚠️ 程序不再提供麦克风录制，请用系统录音工具录好再导入；
      • MiniMax 需要在「设置」页填 API Key，且账号套餐必须开通声音克隆（否则会明确提示 your current token plan not support model, voice_clone）；
      • 也可以改用 OpenAI 兼容端点（含本地 GPT-SoVITS / CosyVoice 等）。
    • 完全免密钥：选 edge（Edge TTS）或 macOS 上的 macos（系统朗读），不需要任何 API Key；主服务失败会自动切到备用源。
  4. 「设置」页：先保持「演练模式」勾选，确认流程无误后再取消。
    • 「复述/表达答案」选择 第一个 / 随机 / 手动（手动会在朗读时弹出答案列表）。
  5. 「作业」页 → 「拉取作业」→ 勾选 → 「开始完成」。
    • 作业状态选「全部状态」才能看到已完成、已达标的作业。
    • 任何作业都可以点「重做」重新提交。

v1.0.3 变更内容

上一版说的「ETS 评分服务异常」其实是误判：真实原因已经查到并修好了。

  • 「所有题都失败」真正的根因修好了：m/audio/sync-v2 里要带的 resource_id 不是固定的 55，而是这份作业自己的资源 id（来自作业列表顶层的 resource_id，实测 (新教材)8年级(上)U3A 是 240）。发错 id 时，附件全都上传成功、sync-v2 也照常发出，但服务端按 id 去找评测服务配置时找不到，于是每一题都返回 远程获取ets服务失败，作业在官方 App 里始终显示未完成——和你手机上显示的一模一样。现在这个 id 会从作业列表一路透传到每一道题，真实账号实测 12/12 全部提交成功，0 失败。
  • 答题耗时不再为 0：随包附带的 ffmpeg 没有 ffprobe，原来探测音频时长总是静默失败返回 0，于是每条提交里的 use_time 都是 0。改成解析 ffmpeg 自己的输出后，use_time 会带上这道题的真实秒数。
  • 「停止」按钮现在真的停得下来：以前按下停止只是把界面上的状态改成「已取消」，后台任务照跑不误——Pacer 的停止标志和任务的取消标志是两套，从没接上。现在两者共用同一个事件标志，等待中的睡眠会被立刻唤醒，任务状态也不会再被改回「完成」。
  • Token 过期自动续期：登录拿到的 token 只能用一段时间，过期后所有接口都报「ets的token过期」。现在遇到这种情况会自动用记住的密码重新登录一次并重放请求，不用手动重登。
  • 账号密码搬进系统凭据库：
    • macOS：新建一个 FastETS 专属钥匙串（~/Library/Application Support/FastETS/fastets.keychain-db），条目的访问控制列表只信任 FastETS 这一个可执行文件——别的程序（包括命令行 security find-generic-password）读它会被直接拒绝，就算拿到钥匙串口令也不行，只有系统管理员另行授权才可能拿到。程序全程关闭钥匙串交互，不会弹出任何对话框。
    • Windows：用 DPAPI（CryptProtectData）加密，只对当前 Windows 用户可解。
    • 旧版本留在 state.json 里的明文密码会在启动时自动迁移进凭据库，并从文件里抹掉；「退出登录」会连凭据库里的条目一起删掉。
    • 账号页会显示当前凭据存在哪儿。
    • 说明：GitHub 的 CI 沙箱里钥匙串不可用，自检会打印原因并跳过这一项（不影响构建）；本机实测（ad-hoc 签名的 App 二进制自建自读）通过。

v1.0.2 变更内容

  • 「远程获取ets服务失败」不再直接判为整题失败：v1.0.2 里这类错误会自动重试（默认 2 次，间隔 4 秒），仍失败则记为「已提交但 ETS 评分未确认」，不计入失败。注意：v1.0.3 已查明真正的根因是 resource_id 填错（见上一节），修好之后这个错误本身就不会再出现了；这里的重试与「未确认」状态保留下来，作为真正偶发的服务端故障的兜底。
  • 复述 / 表达可以挑示例答案来读：这类题的题干本身不是要朗读的内容，程序现在会从作业资源里解析出全部示例答案（实测一份作业里复述 6 份、表达 10 份），朗读时按你设置的方式挑一份：第一个 / 随机 / 手动。手动模式下程序会弹出答案列表让你点一份，选中后立刻朗读。
  • macOS 自带朗读可用：新增 macos 语音源，直接调用系统 /usr/bin/say（可指定系统音色与语速），不需要任何 API Key。主语音服务失败时会自动改用它作为备用（默认开启），Windows 不提供此方式。
  • Edge TTS 免密钥语音：新增 edge 语音源，edge-tts 已进依赖并打进安装包，同样不需要 API Key，可与 macOS 系统朗读互相兜底。

v1.0.1 修复内容

  • 提交作业彻底修好：上一版每一道题都会失败，根因是 ffmpeg 6.0 起删除了 libspeex 编码器，随包附带的 ffmpeg 根本产不出 ETS100 需要的 spx 附件。
    现在 FastETS 自带一个静态链接 libspeex 1.2.1 的小工具（speexenc_raw），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 / 每帧 320 采样，末帧同样补零，编译时关闭自动向量化以对齐 ffmpeg 的浮点结果。实测一段 17 秒录音（852 帧 / 59640 字节）与 ffmpeg 5.1 的 sha256 完全一致；自检里也有一条 test_speex_matches_ffmpeg，本机存在带 libspeex 的 ffmpeg 时会自动逐字节比对。
    万一该工具缺失，提交不再中断：会省略 spx 附件，mp3 与评测 XML 照常上传，分数不受影响，并在日志里给出明确提示。
  • Windows 上的 spx 附件修好：Windows 的 C 运行时默认把 stdin/stdout 当文本流，PCM 里出现 0x1A 会被当成文件结束、输出里的 0x0A 会被改写成 0x0D 0x0A，结果 Windows 版产出的 spx 是空的或被截断。内置编码器现在会先切到二进制模式；自检里也把「有编码器却编码失败」从跳过改成报错，避免再被掩盖。
  • 日志不再刷 [object Object]：进度事件以前把整个对象塞进了 message，现在统一归一化成文本，并带上阶段标签（下载 / 合成 / 上传 / 回传 / 克隆 …）。
  • 声音克隆不再「没有音频数据」：取消麦克风录制，改为导入音频文件；导入后立刻探测并显示格式、时长、采样率与平均音量，文件太小、无法识别、录到静音都会给出具体原因；上游报错会带上 MiniMax 的 trace_id 与原始响应。
  • 可以直接用默认声音：新增「直接使用默认声音」模式，不必克隆即可开工；MiniMax 可拉取 300+ 个系统音色供挑选。克隆失败或尚未克隆时会自动回落到默认音色，不会卡住流程。
  • 新的应用图标：macOS 与 Windows 都换上了新的渐变波形图标。

本版特性

  • 复刻 ETS100 签名协议：登录 / 设备绑定 / 畅言登录 / 账号列表 / 作业列表 / OSS 凭证 / 成绩回传。
  • 题型全覆盖：听选信息、逐句跟读、朗读、短文朗读、回答问题、听后选择、听后记录、信息转述，以及整卷模拟考试。
  • 逐句跟读按句切分，逐句合成与回传。
  • 声音：可克隆自己的音色，也可直接使用服务商的默认音色。
  • 拟人节奏：按朗读词数推算等待、随机抖动、大题间隔，降低被限流的概率。
  • 重做：不达标、进行中、已达标均可重做。
  • 演练模式：只上传音频、不提交成绩。

已知限制

  • 官方接口若调整版本号、签名规则或响应结构，需要同步更新。
  • 云端登录可能让官方客户端被顶号，建议先在工具里完成操作，再打开官方 App。
  • 声音克隆需要服务商账号具备相应权限（MiniMax 需完成实名并在套餐中开通声音克隆；未开通时程序会明确报错，可改用默认音色）。
  • 端到端真实提交已在真实账号上跑通：v1.0.3 用真实账号提交了一份完整作业，12/12 全部成功，服务端记录了得分（作业分数 5.7/10、完成度 75%）。剩余待确认：完成度没有到 100%，推测与服务端对个别题型的计分/判定有关（例如没有真实录音的交际应答），需要更多样本才能定位；这不影响提交本身成功。
  • macOS 系统朗读仅在 macOS 可用，Windows 请用 edge 或其它服务。
  • macOS 凭据存放在 FastETS 专属钥匙串里，条目只信任 FastETS 可执行文件；重新构建或移动应用程序后可执行文件路径会变，旧条目将读不到（此时重新登录一次即可，程序会重建条目）。

许可

MIT © FastETS contributors

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v1.0.2

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v1.0.2
a3109af

FastETS v1.0.2 — 评分异常识别 + 多示例答案 + 免密钥朗读

易听说（讯飞 E听说 / ets100）作业自动化助手 · Python + pywebview · macOS / Windows

⚠️ 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。

首次启动本程序时同样会弹出上述免责声明，必须阅读并同意后才能使用。

下载

文件 平台
FastETS-macOS-arm64.zip macOS Apple Silicon（M1/M2/M3/M4）
FastETS-macOS-x64.zip macOS Intel
FastETS-Windows-x64.zip Windows 64 位

ffmpeg 与 Speex 编码器已随包附带，无需另外安装。macOS 解压后得到 FastETS.app（首次运行请在「系统设置 → 隐私与安全性」中允许打开）；Windows 解压后直接运行 FastETS.exe。

快速上手

  1. 首次启动会强制显示免责声明，阅读并同意。
  2. 「账号」页 → 填手机号与密码登录（有多个年级/班级时会让你选）。
  3. 「声音」页 → 选一种声音来源：
    • 直接使用默认声音（最省事）：填一个音色 ID，或点「获取音色列表」从服务商的系统音色里挑一个，不需要克隆；
    • 克隆我的声音：自行录好中文与英文样本并「导入音频文件」→ 「克隆声音」。
      • ⚠️ 程序不再提供麦克风录制，请用系统录音工具录好再导入；
      • MiniMax 需要在「设置」页填 API Key，且账号套餐必须开通声音克隆（否则会明确提示 your current token plan not support model, voice_clone）；
      • 也可以改用 OpenAI 兼容端点（含本地 GPT-SoVITS / CosyVoice 等）。
    • 完全免密钥：选 edge（Edge TTS）或 macOS 上的 macos（系统朗读），不需要任何 API Key；主服务失败会自动切到备用源。
  4. 「设置」页：先保持「演练模式」勾选，确认流程无误后再取消。
    • 「复述/表达答案」选择 第一个 / 随机 / 手动（手动会在朗读时弹出答案列表）。
  5. 「作业」页 → 「拉取作业」→ 勾选 → 「开始完成」。
    • 作业状态选「全部状态」才能看到已完成、已达标的作业。
    • 任何作业都可以点「重做」重新提交。

v1.0.2 变更内容

  • 「所有题都失败」不再是一锅端：上一版出现「远程获取ets服务失败」，其实是ETS 自己的评测服务临时不可用，不是提交失败。日志显示 mp3 / spx / 评测 XML 三个附件都上传成功、/m/audio/sync-v2 也带完整载荷发出去了——东西早就送到了，是评分那边没回话。现在遇到这类错误会自动重试（默认 2 次，间隔 4 秒），仍失败则把该题记为「已提交但 ETS 评分未确认」，不计入失败；报告里会单独显示「N 题已提交但 ETS 评分未确认」，并提示你去官方 App 里确认分数。
  • 复述 / 表达可以挑示例答案来读：这类题的题干本身不是要朗读的内容，程序现在会从作业资源里解析出全部示例答案（实测一份作业里复述 6 份、表达 10 份），朗读时按你设置的方式挑一份：第一个 / 随机 / 手动。手动模式下程序会弹出答案列表让你点一份，选中后立刻朗读。
  • macOS 自带朗读可用：新增 macos 语音源，直接调用系统 /usr/bin/say（可指定系统音色与语速），不需要任何 API Key。主语音服务失败时会自动改用它作为备用（默认开启），Windows 不提供此方式。
  • Edge TTS 免密钥语音：新增 edge 语音源，edge-tts 已进依赖并打进安装包，同样不需要 API Key，可与 macOS 系统朗读互相兜底。

v1.0.1 修复内容

  • 提交作业彻底修好：上一版每一道题都会失败，根因是 ffmpeg 6.0 起删除了 libspeex 编码器，随包附带的 ffmpeg 根本产不出 ETS100 需要的 spx 附件。
    现在 FastETS 自带一个静态链接 libspeex 1.2.1 的小工具（speexenc_raw），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 / 每帧 320 采样，末帧同样补零，编译时关闭自动向量化以对齐 ffmpeg 的浮点结果。实测一段 17 秒录音（852 帧 / 59640 字节）与 ffmpeg 5.1 的 sha256 完全一致；自检里也有一条 test_speex_matches_ffmpeg，本机存在带 libspeex 的 ffmpeg 时会自动逐字节比对。
    万一该工具缺失，提交不再中断：会省略 spx 附件，mp3 与评测 XML 照常上传，分数不受影响，并在日志里给出明确提示。
  • Windows 上的 spx 附件修好：Windows 的 C 运行时默认把 stdin/stdout 当文本流，PCM 里出现 0x1A 会被当成文件结束、输出里的 0x0A 会被改写成 0x0D 0x0A，结果 Windows 版产出的 spx 是空的或被截断。内置编码器现在会先切到二进制模式；自检里也把「有编码器却编码失败」从跳过改成报错，避免再被掩盖。
  • 日志不再刷 [object Object]：进度事件以前把整个对象塞进了 message，现在统一归一化成文本，并带上阶段标签（下载 / 合成 / 上传 / 回传 / 克隆 …）。
  • 声音克隆不再「没有音频数据」：取消麦克风录制，改为导入音频文件；导入后立刻探测并显示格式、时长、采样率与平均音量，文件太小、无法识别、录到静音都会给出具体原因；上游报错会带上 MiniMax 的 trace_id 与原始响应。
  • 可以直接用默认声音：新增「直接使用默认声音」模式，不必克隆即可开工；MiniMax 可拉取 300+ 个系统音色供挑选。克隆失败或尚未克隆时会自动回落到默认音色，不会卡住流程。
  • 新的应用图标：macOS 与 Windows 都换上了新的渐变波形图标。

本版特性

  • 复刻 ETS100 签名协议：登录 / 设备绑定 / 畅言登录 / 账号列表 / 作业列表 / OSS 凭证 / 成绩回传。
  • 题型全覆盖：听选信息、逐句跟读、朗读、短文朗读、回答问题、听后选择、听后记录、信息转述，以及整卷模拟考试。
  • 逐句跟读按句切分，逐句合成与回传。
  • 声音：可克隆自己的音色，也可直接使用服务商的默认音色。
  • 拟人节奏：按朗读词数推算等待、随机抖动、大题间隔，降低被限流的概率。
  • 重做：不达标、进行中、已达标均可重做。
  • 演练模式：只上传音频、不提交成绩。

已知限制

  • 官方接口若调整版本号、签名规则或响应结构，需要同步更新。
  • 云端登录可能让官方客户端被顶号，建议先在工具里完成操作，再打开官方 App。
  • 声音克隆需要服务商账号具备相应权限（MiniMax 需完成实名并在套餐中开通声音克隆；未开通时程序会明确报错，可改用默认音色）。
  • 端到端真实提交已在真实账号上跑通：附件上传与成绩回传载荷均确认送达；ETS 侧的评测服务本身偶尔不可用，这时程序会标为「已提交但评分未确认」，请以官方 App 的分数为准。
  • macOS 系统朗读仅在 macOS 可用，Windows 请用 edge 或其它服务。

许可

MIT © FastETS contributors

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v1.0.1

v1.0.1 Pre-release
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@github-actions github-actions released this 25 Oct 08:39
v1.0.1
eb80926

FastETS v1.0.1 — 提交链路修复版

易听说（讯飞 E听说 / ets100）作业自动化助手 · Python + pywebview · macOS / Windows

⚠️ 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。

首次启动本程序时同样会弹出上述免责声明，必须阅读并同意后才能使用。

下载

文件 平台
FastETS-macOS-arm64.zip macOS Apple Silicon（M1/M2/M3/M4）
FastETS-macOS-x64.zip macOS Intel
FastETS-Windows-x64.zip Windows 64 位

ffmpeg 与 Speex 编码器已随包附带，无需另外安装。macOS 解压后得到 FastETS.app（首次运行请在「系统设置 → 隐私与安全性」中允许打开）；Windows 解压后直接运行 FastETS.exe。

快速上手

  1. 首次启动会强制显示免责声明，阅读并同意。
  2. 「账号」页 → 填手机号与密码登录（有多个年级/班级时会让你选）。
  3. 「声音」页 → 选一种声音来源：
    • 直接使用默认声音（最省事）：填一个音色 ID，或点「获取音色列表」从服务商的系统音色里挑一个，不需要克隆；
    • 克隆我的声音：自行录好中文与英文样本并「导入音频文件」→ 「克隆声音」。
      • ⚠️ 程序不再提供麦克风录制，请用系统录音工具录好再导入；
      • MiniMax 需要在「设置」页填 API Key，且账号套餐必须开通声音克隆（否则会明确提示 your current token plan not support model, voice_clone）；
      • 也可以改用 OpenAI 兼容端点（含本地 GPT-SoVITS / CosyVoice 等）。
  4. 「设置」页：先保持「演练模式」勾选，确认流程无误后再取消。
  5. 「作业」页 → 「拉取作业」→ 勾选 → 「开始完成」。
    • 作业状态选「全部状态」才能看到已完成、已达标的作业。
    • 任何作业都可以点「重做」重新提交。

v1.0.1 修复内容

  • 提交作业彻底修好：上一版每一道题都会失败，根因是 ffmpeg 6.0 起删除了 libspeex 编码器，随包附带的 ffmpeg 根本产不出 ETS100 需要的 spx 附件。
    现在 FastETS 自带一个静态链接 libspeex 1.2.1 的小工具（speexenc_raw），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 / 每帧 320 采样，末帧同样补零，编译时关闭自动向量化以对齐 ffmpeg 的浮点结果。实测一段 17 秒录音（852 帧 / 59640 字节）与 ffmpeg 5.1 的 sha256 完全一致；自检里也有一条 test_speex_matches_ffmpeg，本机存在带 libspeex 的 ffmpeg 时会自动逐字节比对。
    万一该工具缺失，提交不再中断：会省略 spx 附件，mp3 与评测 XML 照常上传，分数不受影响，并在日志里给出明确提示。
  • Windows 上的 spx 附件修好：Windows 的 C 运行时默认把 stdin/stdout 当文本流，PCM 里出现 0x1A 会被当成文件结束、输出里的 0x0A 会被改写成 0x0D 0x0A，结果 Windows 版产出的 spx 是空的或被截断。内置编码器现在会先切到二进制模式；自检里也把「有编码器却编码失败」从跳过改成报错，避免再被掩盖。
  • 日志不再刷 [object Object]：进度事件以前把整个对象塞进了 message，现在统一归一化成文本，并带上阶段标签（下载 / 合成 / 上传 / 回传 / 克隆 …）。
  • 声音克隆不再「没有音频数据」：取消麦克风录制，改为导入音频文件；导入后立刻探测并显示格式、时长、采样率与平均音量，文件太小、无法识别、录到静音都会给出具体原因；上游报错会带上 MiniMax 的 trace_id 与原始响应。
  • 可以直接用默认声音：新增「直接使用默认声音」模式，不必克隆即可开工；MiniMax 可拉取 300+ 个系统音色供挑选。克隆失败或尚未克隆时会自动回落到默认音色，不会卡住流程。
  • 新的应用图标：macOS 与 Windows 都换上了新的渐变波形图标。

本版特性

  • 复刻 ETS100 签名协议：登录 / 设备绑定 / 畅言登录 / 账号列表 / 作业列表 / OSS 凭证 / 成绩回传。
  • 题型全覆盖：听选信息、逐句跟读、朗读、短文朗读、回答问题、听后选择、听后记录、信息转述，以及整卷模拟考试。
  • 逐句跟读按句切分，逐句合成与回传。
  • 声音：可克隆自己的音色，也可直接使用服务商的默认音色。
  • 拟人节奏：按朗读词数推算等待、随机抖动、大题间隔，降低被限流的概率。
  • 重做：不达标、进行中、已达标均可重做。
  • 演练模式：只上传音频、不提交成绩。

已知限制

  • 官方接口若调整版本号、签名规则或响应结构，需要同步更新。
  • 云端登录可能让官方客户端被顶号，建议先在工具里完成操作，再打开官方 App。
  • 声音克隆需要服务商账号具备相应权限（MiniMax 需完成实名并在套餐中开通声音克隆；未开通时程序会明确报错，可改用默认音色）。
  • 端到端真实提交尚未在真实账号上跑通：ET S100 的提交接口需要真实登录态，本版的提交链路只做了离线全链路验证（音频转码、spx 生成、评测 XML、OSS 签名、回传载荷均已逐项核对）。

许可

MIT © FastETS contributors

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v1.0.0

v1.0.0 Pre-release
Pre-release

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@github-actions github-actions released this 25 Oct 05:44
v1.0.0
b473b53

FastETS v1.0.0 — 首个 pre-release

易听说（讯飞 E听说 / ets100）作业自动化助手 · Python + pywebview · macOS / Windows

⚠️ 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。

首次启动本程序时同样会弹出上述免责声明，必须阅读并同意后才能使用。

下载

文件 平台
FastETS-macOS-arm64.zip macOS Apple Silicon（M1/M2/M3/M4）
FastETS-macOS-x64.zip macOS Intel
FastETS-Windows-x64.zip Windows 64 位

ffmpeg 已随包附带，无需另外安装。macOS 解压后得到 FastETS.app（首次运行请在「系统设置 → 隐私与安全性」中允许打开）；Windows 解压后直接运行 FastETS.exe。

快速上手

  1. 首次启动会强制显示免责声明，阅读并同意。
  2. 「账号」页 → 填手机号与密码登录（有多个年级/班级时会让你选）。
  3. 「声音」页 → 录一段中文 + 一段英文样本 → 「克隆声音」。
    • MiniMax 需要在「设置」页填 API Key；
    • 也可以改用 OpenAI 兼容端点（含本地 GPT-SoVITS / CosyVoice 等）。
  4. 「设置」页：先保持「演练模式」勾选，确认流程无误后再取消。
  5. 「作业」页 → 「拉取作业」→ 勾选 → 「开始完成」。
    • 作业状态选「全部状态」才能看到已完成、已达标的作业。
    • 任何作业都可以点「重做」重新提交。

本版特性

  • 复刻 ETS100 签名协议：登录 / 设备绑定 / 畅言登录 / 账号列表 / 作业列表 / OSS 凭证 / 成绩回传。
  • 题型全覆盖：听选信息、逐句跟读、朗读、短文朗读、回答问题、听后选择、听后记录、信息转述，以及整卷模拟考试。
  • 逐句跟读按句切分，逐句合成与回传。
  • 声音克隆：中文主样本 + 英文 prompt 样本，MiniMax 原生克隆。
  • 拟人节奏：按朗读词数推算等待、随机抖动、大题间隔，降低被限流的概率。
  • 重做：不达标、进行中、已达标均可重做。
  • 演练模式：只上传音频、不提交成绩。

已知限制

  • 官方接口若调整版本号、签名规则或响应结构，需要同步更新。
  • 云端登录可能让官方客户端被顶号，建议先在工具里完成操作，再打开官方 App。
  • 声音克隆需要服务商账号具备相应权限（如 MiniMax 需完成实名与声音克隆开通）。

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