近年ウェアラブルデバイスは半導体技術の進化により製品化が進み、広く普及している。ウェアラブルデバイスは生体情報を継続的に取得でき、生体認証技術への応用研究が数多くなされている。しかしデバイスで取得される生体情報は、装着部位の制約や体動に影響され、高品質かつ多様なデータを取得する事が困難である。本研究は転移学習に基づき、デバイスデータ(心拍データ)に相関のあるオープンデータセット(音声データセット)で事前学習し、モデルの転用を行う事で、デバイスデータに対し、より高い汎化性能を持つ生体認証モデルを構築する。結果、事前学習によりデバイスデータにおけるモデルの精度及び学習の収束速度が改善される事を確認した。