public/speakers.json: 高信頼Qtsマッピングの反映（model完全一致のみ）

[Copilot]

PDF由来の高信頼Qts値を、public/speakers.json の該当スピーカーへ反映する対応です。指定マッピングに対して model 完全一致のエントリのみ更新し、非一致モデルは変更していません。

• 変更概要

  • public/speakers.json の lossFactor.Qts.value を、指定マッピングに基づいて更新。
  • 更新対象は model がキーと完全一致するエントリのみに限定。
  • lossFactor.Qts.unit は既存どおり "-" を維持。

• 反映したモデル（完全一致）

  • FE138ES-R → 0.27
  • FE103E → 0.36
  • FE126E → 0.25
  • FF125K → 0.26
  • FF165K → 0.2
  • FF225K → 0.16

• 非対象

  • 指定マッピングにあっても、public/speakers.json 側に同一 model が存在しないものは未変更（要件どおり）。

{
  "model": "FE103E",
  "lossFactor": {
    "Qts": { "value": 0.36, "unit": "-" }
  }
}

Original prompt

Update public/speakers.json in sakadon/digitalsignagerjp to populate lossFactor.Qts.value for the speaker models that have high-confidence Qts values extracted from PDF spec sheets.

Use the following model-to-Qts mapping:

{
  "FE138ES-R": 0.27,
  "FE163EnS": 0.23,
  "FE103E": 0.36,
  "FE108EZ": 0.3,
  "FE108S": 0.2,
  "FE126E": 0.25,
  "FE166ESR": 0.21,
  "FE168EZ": 0.26,
  "FE168S": 0.37,
  "FE206ESR": 0.19,
  "FF125K": 0.26,
  "FF165K": 0.2,
  "FF225K": 0.16
}

Requirements:

• Only update entries in public/speakers.json whose model exactly matches one of the keys above.
• Set lossFactor.Qts.value to the mapped numeric value.
• Preserve lossFactor.Qts.unit as "-".
• Do not modify other fields unless necessary for formatting consistency.
• Leave models not listed above unchanged.
• Create a pull request with these changes.

The following is the prior conversation context from the user's chat exploration (may be truncated):

User: @sakadon/digitalsignagerjp/files/etc
ここにスピーカーユニットに関するカタログやSpecなどのPDFがあるんだけど、
このファイルの中から、スペックとしてQtsの値が記載されているスピーカーユニットと、そのQtsの値を抜き出したいんだけど、可能ですかね？
まずはどうすれば可能か、検討したい

Assistant: 状況を整理しますね。

現状の把握

etc/ フォルダには 40件以上のPDFファイル（さらに続きあり）が確認できました。主なファイル：

• FOSTEXの個別スペックシート：fe103e.pdf, fe108ez.pdf, fe126e.pdf, fe166e.pdf, fe168ez.pdf, FE138ES-R-1.pdf, FE163EnS_TS_Parameter.pdf など多数
• FOSTEXカタログ類：Fostex_Speaker_Components_202309.pdf, SpeakerComponent201411.pdf, FOSTEX_1991.pdf など
• DCU シリーズ：DCU-F081PP.pdf, DCU-F102W.pdf, DCU-F121A.pdf など
• その他メーカー：acr_lautsprecherkatalog_*.pdf（ACR）, madisound_catalog_2002-08-29.pdf（Madisound）など

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課題：PDFからQtsを自動抽出する難しさ

GitHub Copilot（私）はPDFの内容を直接読むことができません。
GitHubに保存されているPDFはバイナリファイルであり、テキスト検索やコード検索の対象外です。

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実現するためのアプローチ案

✅ 案1：ローカルでPythonスクリプトを使ってQtsを抽出（推奨）

PDFをローカルにcloneして、スクリプトで一括処理する方法です。

# 必要ライブラリ: pdfplumber または pdfminer.six
pip install pdfplumber

スクリプトの流れ：

1. etc/ 内の全PDFを読み込む
2. テキストを抽出し Qts を含む行を検索
3. 正規表現で数値を取り出す
4. 結果をCSVやMarkdownにまとめる

Copilotにこのスクリプトを作成させることは可能です。

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案2：PDF内容をMarkdown/テキストに変換してリポジトリに追加する

各PDFをテキスト化したファイルをリポジトリに置いておけば、以降はGitHub上でも検索可能になります。

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案3：手作業でQtsを知っているファイルだけ対象にする

FE163EnS_TS_Parameter.pdf（TSパラメータ専用シート）など、明らかにQtsが記載されていそうなファイルから優先的に当たる方法です。

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おすすめの進め方

案1のPythonスクリプトをCopilotに作ってもらい、ローカルで実行する

これが最も確実で効率的です。
「スクリプトを作ってほしい」と言ってもらえれば、etc/ フォルダのPDFを対象にQtsを抽出してCSVに出力するスクリプトを作成します。どうしますか？

User: 案1のPythonスクリプトをCopilotに作ってもらい、ローカルで実行したいです
Macで実行します、すでにこのリポジトリはclone済みです。
ＰＤＦから抽出したデータはＣＳＶがいいんですか？Copilotが加工しやすいデータのほうが良いなら、それに合わせますが、大丈夫ですか？

Assistant: ## 出力フォーマットについて

CSVで十分です！ テキストエディタでも確認できるし、Copilotに貼り付けて追加分析も余裕です。むしろCSVが一番扱いやすいです。

では、スクリプトを作ります。

---

セットアップ＆実行手順

1. ライブラリのインストール

pip install pdfplumber

2. スクリプトをリポジトリ直下に保存

以下のファイルを extract_qts.py として保存してください：

import pdfplumber
import re
import csv
import os
from pathlib import Path

# etcフォルダのパス（このスクリプトをリポジトリ直下に置いた場合）
PDF_DIR = Path(__file__).parent / "etc"
OUTPUT_CSV = Path(__file__).parent / "qts_results.csv"

# Qtsの値を拾う正規表現パターン群
# 例: "Qts : 0.35", "Qts=0.28", "Qts 0.41", "Qts: 0.35"
QTS_PATTERNS = [
    re.compile(r'Qts\s*[=:]\s*([\d]+\.[\d]+)', re.IGNORECASE),
    re.compile(r'Qts\s+([\d]+\.[\d]+)', re.IGNORECASE),
    # 表形式で "Qts" と数値が別セルになっている場合に備え、前後の行も考慮
    re.compile(r'\bQts\b.*?([\d]+\.[\d]+)', re.IGNORECASE),
]

def extract_qts_from_pdf(pdf_path: Path) -> list[dict]:
    results = []
    try:
        with pdfplumber.open(pdf_path) as pdf:
            full_text = ""
            for page in pdf.pages:
                text = page.extract_text()
                if text:
                    full_text += text + "\n"

            # 各行を走査してQtsを探す
            lines = full_text.splitlines()
            for i, line in enumerate(lines):
                for pattern in QTS_PATTERNS:
                    match = pattern.search(line)
                    if match:
                        qts_value = match.group(1)
                        # 前後の行もコンテキストとして取得
                        context_start = max(0, i - 1)
                        context_end = min(len(lines), i + 2)
                        context = " | ".join(lines[context_start:context_end]).strip()
                        results.append({
                            "file": pdf_path.name,
                            "qts": qts_value,
                            "context": context[:200],  # 長すぎる場合は切り詰め
                        })
                        break  # 同一行で複数パターンに重複マッチしないよう1件のみ

    except Exception as e:
        print(f"  [ERROR] {pdf_path.name}: {e}")
        results.append({
            "file": pdf_path.name,
            "qts": "ERROR",
            "context": str(e),
        })

    return results


def main():
    pdf_files = sorted(PDF_DIR.glob("*.pdf"))
    print(f"対象PDFファイル数: {len(pdf_files)}")

    all_results = []
    no_qts_files = []

    for pdf_path in pdf_files:
        print(f...

</details>



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*This pull request was created from Copilot chat.*
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