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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
用三种语言从你的代码中调用此工具。
# 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'以 JSON 形式 POST 提交输入参数。文件类型参数需先单独上传。
POST https://api.elysiatools.com/zh/api/tools/ffmpeg-audio-noise-reduction| 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 |
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。
将以下内容加入你的 MCP 客户端配置:
{
"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"
}
}
}连接到 SSE 端点后,列出已开放的工具:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/list"
}通过工具 id 调用,参数由其参数表构建:
{
"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"
}
}
}| — |
文件结果
{
"filePath": "/public/processing/randomid.ext",
"fileName": "output.ext",
"contentType": "application/octet-stream",
"size": 1024,
"metadata": {
"key": "value"
},
"error": "Error message (optional)",
"message": "Notification message (optional)"
}有问题或反馈?请联系 [email protected]