锦好医疗在深度神经网络（DNN）算法领域的技术布局与其助听器产品的智能化升级密切相关。作为国内首家实现数字助听器芯片自主设计的企业，公司通过子公司芯海聆进行底层技术研发，重点突破多通道响度补偿、噪声抑制及回声抑制等核心算法。这些算法依托深度神经网络的多层非线性特征提取能力，可显著提升复杂声学环境下的语音信号处理效果。

在具体技术路径上，其DNN算法通过以下维度实现优化：首先，通过多层级隐藏层结构对声音信号进行分层特征解构，增强背景噪声与目标语音的分离精度；其次，结合梯度下降与反向传播机制动态调整权重参数，使助听器能自适应不同用户的听力损失曲线；此外，引入正则化技术防止模型过拟合，确保算法在多样化场景中的泛化能力。根据公开信息，公司已获评国家人工智能医疗器械创新任务揭榜优胜单位，其智能助听器设计研究中心项目正加速推进DNN与边缘计算芯片的融合研发。

从政策环境看，2025年实施的《残疾人服务机构服务规范》新国标对助听器电声性能提出更高要求，这进一步驱动锦好医疗加大DNN算法在声学补偿精度、低延迟实时处理等关键指标的突破。尽管当前尚未披露具体模型参数或算力规模，但其技术路线已明确指向通过深度神经网络实现个性化听力补偿与场景自适应，未来在AI+医疗领域的产业化潜力值得关注。