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FFmpeg音频降噪工具

使用FFmpeg高级滤波器（高通、afftdn、loudnorm）进行专业音频降噪，获得最佳音频清洁效果

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用三种语言从你的代码中调用此工具。

cURL

# 1) Upload each file first → returns { filePath }
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/upload/ffmpeg-audio-noise-reduction' \
  -F 'file=@/path/to/audioFile.ext'

# 2) Call the tool with the returned filePath values
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/zh/api/tools/ffmpeg-audio-noise-reduction' \
  -F 'audioFile=/path/to/file.ext' \
  -F 'highpassFreq=80' \
  -F 'noiseReductionDb=-25' \
  -F 'outputVolume=1.5' \
  -F 'outputFormat=wav'

API 参考

以 JSON 形式 POST 提交输入参数。文件类型参数需先单独上传。

请求端点

HTTP

POST https://api.elysiatools.com/zh/api/tools/ffmpeg-audio-noise-reduction

请求参数

参数名	类型	必填	说明
audioFile	file需先上传	是	—
highpassFreq	range	否	过滤低频隆隆声和嗡嗡声。数值越高，移除的低频越多。
noiseReductionDb	range	否	以分贝为单位的噪声基底降低。负值越多 = 降噪越强。范围：-50dB（最大）到 -10dB（最小）。
outputVolume	range	否	降噪后的音量放大。补偿处理过程中的音量损失。
outputFormat	select	是

MCP 集成

将此工具加入你的 Model Context Protocol 服务，让 AI 智能体可以列出并调用它。

服务配置

将以下内容加入你的 MCP 客户端配置：

mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "elysiatools-ffmpeg-audio-noise-reduction": {
      "name": "ffmpeg-audio-noise-reduction",
      "description": "使用FFmpeg高级滤波器（高通、afftdn、loudnorm）进行专业音频降噪，获得最佳音频清洁效果",
      "baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=ffmpeg-audio-noise-reduction",
      "command": "",
      "args": [],
      "env": {},
      "isActive": true,
      "type": "sse"
    }
  }
}

列出可用工具

连接到 SSE 端点后，列出已开放的工具：

tools/list

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/list"
}

调用此工具

通过工具 id 调用，参数由其参数表构建：

tools/call

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 2,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "ffmpeg-audio-noise-reduction",
    "arguments": {
  "audioFile": "https://example.com/file.ext",
  "highpassFreq": 80,
  "noiseReductionDb": -25,
  "outputVolume": 1.5,
  "outputFormat": "wav"
}
  }
}

可用逗号分隔的 toolId 在一个会话中串联多个工具，例如 /mcp/sse?toolId=png-to-webp,jpg-to-webp,gif-to-webp（最多 20 个）。

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